A Reuters nemrégiben megjelent tudósítása szerint az Nvidia olyan tanulmányt publikált, amely bemutatja, hogy mesterségesintelligencia-technikák kombinációjával az eddigieknél jobb módok találhatók a tranzisztorok nagy csoportjainak elhelyezésére. A dolgozat célja az volt, hogy javítson az Alphabet (Google) 2021-es tanulmányán, amelynek eredményeit viták övezték.
A chiptervezés során el kell dönteni, hogy a működő chipek létrehozásához hol helyezzenek el több tízmilliárd apró, kapcsolótranzisztort egy szilíciumdarabon. A tranzisztorok pontos elhelyezkedése nagyban befolyásolja a chip költségét, sebességét és energiafogyasztását. Az Nvidia kutatása egy már meglévő, a Texasi Egyetem kutatói által kifejlesztett, úgynevezett megerősítő tanulást alkalmazó megoldást vett alapul, és egy második réteg mesterséges intelligenciát tett rá, hogy még jobb eredményeket érjen el.
Bill Dally, az Nvidia vezető kutatója szerint munkájuk azért fontos, mert az új generációs chipgyártási technológiák tranzisztoronkénti költségei most magasabbak, mint a korábbi generációknál, ami chipgyártás fejlődését lassítja. „A méretezésből már nem származik gazdaságosság”, mondta Dally. „Azt, hogy továbbra is előre haladjunk, és több értéket nyújtsunk az ügyfeleknek, nem kaphatjuk meg az olcsóbb tranzisztoroktól. Okosabbaknak kell lennünk a tervezésben.“
Forrás: reuters.com/technology
Kép forrás: Nvidia Newsroom
