NVIDIA không chỉ tạo ra GPU AI mạnh mẽ, thúc đẩy làn sóng AI mới trên toàn thế giới mà còn triển khai AI trên quy mô lớn trong nội bộ, bao gồm cả quy trình thiết kế chip GPU. Nhà khoa học trưởng của NVIDIA, Bill Dally, đã đề cập trong cuộc trò chuyện với nhà khoa học trưởng của Google Jeff Dean rằng NVIDIA đã ứng dụng rộng rãi AI trong giai đoạn thiết kế chip, bao gồm khám phá thiết kế, phát triển thư viện ô tiêu chuẩn, xử lý lỗi, xác minh và các giai đoạn khác.

Tuy nhiên, ông nhấn mạnh rằng vẫn còn quá sớm để sử dụng AI cho thiết kế chip tự động hoàn chỉnh từ đầu đến cuối , nhưng khi nó thành hiện thực, ông không sẵn sàng dễ dàng dự đoán.

Dally đã chia sẻ một trường hợp cụ thể về thiết kế chip AI.

Trước đây, NVIDIA đã chuyển thư viện ô tiêu chuẩn sang công nghệ quy trình mới, yêu cầu một nhóm 8 người làm việc trong 10 tháng, tức là khối lượng công việc 80 người-tháng.

Giờ đây, NVIDIA có một công cụ dựa trên học tăng cường, NB-Cell, đã được lặp lại trong hai hoặc ba thế hệ. Giờ đây, chỉ có một card đồ họa GPU có thể chạy qua đêm để hoàn thành công việc trên.

Quan trọng hơn, thiết bị do công cụ AI tạo ra đã đạt hoặc thậm chí vượt quá mức thiết kế thủ công về mặt diện tích, mức tiêu thụ điện năng và độ trễ , cho phép triển khai nhanh chóng các quy trình mới.

Dally cũng đề cập đến một công cụ nội bộ khác Tiền tố RL, nhắm đến một vấn đề nghiên cứu dài hạn, cụ thể là bố cục tra cứu trong chuỗi tra cứu mang theo.

Ông tuyên bố rằng bố cục do công cụ AI tạo ra là “điều mà kỹ sư con người không bao giờ có thể nghĩ tới” và các chỉ số hiệu suất chính cao hơn 20-30% so với thiết kế thủ công.

Điều này cho thấy NVIDIA sử dụng AI không chỉ để cải thiện hiệu quả, tiết kiệm thời gian và nhân công mà còn để khám phá các giải pháp thiết kế vượt xa trực giác thông thường của con người.

Tiền tố RL

Ở cấp độ vĩ mô hơn, Dally cũng tiết lộ rằng NVIDIA đã chạy nội bộ hai mô hình ngôn ngữ lớn: Chip Memo và Bug Nemo.

Các mô hình lớn này được tinh chỉnh dựa trên dữ liệu độc quyền của NVIDIA, bao gồm mã cấp độ truyền đăng ký (RTL) và tài liệu kiến ​​trúc từ nhiều năm thiết kế GPU.

Dally cho biết một trong những lợi ích thiết thực mà chúng mang lại là khi các kỹ sư cấp dưới gặp sự cố, họ có thể trực tiếp đặt câu hỏi cho mô hình lớn và nhận được câu trả lời. Họ không còn cần phải liên tục tham khảo ý kiến ​​của các nhà thiết kế cấp cao, những người cũng có thể tập trung vào công việc có giá trị cao hơn.

Đồng thời, họ cũng có thể giúp tóm tắt các báo cáo lỗi và hỗ trợ phân công chúng cho các mô-đun hoặc kỹ sư tương ứng.

Điều đáng nói là NVIDIA dường như không sa thải nhân viên cấp dưới vì những cải tiến hiệu quả do các công cụ AI mang lại. Thay vào đó, nó đang nuôi dưỡng chúng để đạt được tiến bộ nhanh chóng theo cách hiệu quả hơn.

So với nhiều công ty thường xuyên sử dụng AI để thay thế và loại bỏ nhân viên, có lẽ đây là ứng dụng cân bằng nhất của AI.