Nvidia Corp, vodeći svetski dizajner kompjuterskih čipova koji se primenjuju oblsti veštačke inteligencije, u ponedeljak je pokazala novo istraživanje koje objašnjava kako se veštačka inteligencija može koristiti za poboljšanje dizajna čipova.
Proces dizajniranja čipa uključuje odlučivanje gde će se postaviti desetine milijardi sićušnih prekidača za uključivanje-isključivanje (tranzistori) na komad silicijuma koji čini telo čipa. Tačan položaj tih tranzistora ima veliki uticaj na cenu čipa, brzinu i potrošnju energije.
Inženjeri koji dizjaniraju čipove koriste kompleksan softver kompanija Synopsis Inc i Cadence Design Sistems Inc, kako bi uspešno postavili milijarde tranzistora na njihove optimalne pozicije.
Nvidia je u ponedeljak objavila rad koji pokazuje da bi mogla da koristi kombinaciju tehnika veštačke inteligencije da pronađe bolje načine za postavljanje velikih grupa tranzistora. Rad je imao za cilj da poboljša rezultate koje je 2021. godine postigao Alphabet Inc Google. Ovi rezultati su kasnije postali predmet kontroverze.
Tim kompanije Nvidia je kao početnu tačku uzeo rad Univerziteta u Teksasu koristeći ono što se naziva ‘obuka podsticajem’ (eng. reinforced learning, prim.prev.) i dodao još jedan sloj veštačke inteligencije kako bi postigli bolji rezultati.
Glavni naučnik Nvidije Bill Dali izjavio je da je rad koji su obavili značajan jer se poboljšanja u proizvodnji čipova usporavaju kako troškovi proizvodnje po tranzistoru rastu. Ovo je posebno izraženo u prespektivi troškova najnovih generacija tehnologije, koji su značajno viši od prethodnih.
To se kosi sa čuvenim predviđanjem suosnivača Intel Corp-a Gordona Mura da će čipovi uvek biti jeftiniji i brži.
„Više zapravo ne dobijate bolju ekonomiju kao posledicu skaliranja broj elemenata“, rekao je Dali. „Da bismo nastavili da idemo napred i da bismo kupcima pružili veću vrednost, nećemo moći da se oslonimo na pojeftinjenje tranzistora. Moraćemo da se okrenemo pametnijem dizajnu čipova.“
