Maszyny projektują maszyny. To nie Skynet, to Nvidia
Maszyny projektujące maszyny? Ta wizja jest coraz mniej odległa. Już dziś znaczną część roboty przy projektowaniu nowych układów scalonych mogą wykonywać algorytmy. A przynajmniej tak twierdzi Nvidia, chwaląc się swoimi osiągnięciami.
Nvidia już wiele lat temu rozpoznała sztuczną inteligencję jako kluczową technologię, jaka będzie napędzać dalszy rozwój IT. I również wiele lat temu zaczęła inwestować w nią znaczne środki finansowe. Okazało się to bardzo mądrą decyzją, bowiem dziś to SI stanowi jeden z kluczowych atutów tej firmy i to za jego sprawą odnosi sukcesy.
Czytaj też:
Nie tylko na rynku B2B, ale nawet na konsumenckim: rewolucyjne DLSS i akceleracja przez rdzenie Tensor to oparty o SI przełom na rynku kart graficznych, za sprawą którego to karty graficzne GeForce są najchętniej wybierane przez graczy i entuzjastów. Rozwiązania oparte o SI Nvidii są coraz częściej wykorzystywane w półprofesjonalnym i profesjonalnym montażu wideo. Okazuje się też, że SI Nvidii może być wykorzystane do ulepszania samej Nvidii.
Sztuczna inteligencja kontra projektanci układów scalonych. Czyli dni pracy kontra rok pracy.
Podczas wiosennej konferencji GTC Nvidia pochwaliła się, na co zwrócił uwagę HPCwire, że rozpoczęła projektowanie układów scalonych wykorzystując algorytm NVCell do rozmieszczania bazowych komórek. Jak wynika z praktyki, NVCell nie tylko nie popełnia błędów, to wręcz poprawia te dokonane za sprawą niedoskonałością ludzkiego projektanta. Co więcej, dwie karty graficzne z Tensorami i programem NVCell są w stanie zaprojektować 92 proc. nowego układu scalonego w raptem kilka dni. Do pozostałych 8 proc. potrzebna była interwencja ludzkiego inżyniera. Tyle że wspomniane 92 proc. zajmuje 10-osobowemu zespołowi rok. A nie mniej niż tydzień.
- Czerpiemy z tego dwie korzyści. Pierwszą są ogromne oszczędności w pracy. 10 osób przez niecały rok przenosi projekt na nowy proces technologiczny. Teraz możemy to robić za pomocą kilku kart graficznych w kilka dni. Potem ludzie mogą uzupełnić te pozostałe 8 proc., których nie wykonał automat. W wielu przypadkach okazywało się to nie tylko tańsze, ale i zapewniające lepszy projekt układu scalonego. To oszczędność pracy i lepszy projekt niż ten wykonany przez człowieka - stwierdził Bill Dally, szef działu naukowego Nvidii.
Nvidia nie zamierza trzymać NVCell w tajemnicy. Wstępna dokumentacja została już nawet opublikowana. Firma najwyraźniej uważa, że jej przewaga w rozwoju sztucznej inteligencji jest na tyle duża, że nie ma sensu robić z tego sekretu. Nvidia nie jest też jedyną firmą, która zaprzęgła SI do projektowania układów scalonych. Podobne projekty prowadzi Google, choć ten, póki co, nie jest ważnym graczem na rynku komputerowych chipów.
