Nvidia: 2 つの AI GPU がより優れたチップを設計するのにかかる時間は、10 人が 1 年間懸命に作業するよりわずか数日です。

人工知能 (AI) テクノロジーの発展は人々に数え切れないほどの実用的な利益をもたらしていますが、同時に不安ももたらしています。一方で、人々は生活のあらゆる側面における AI の成果と貢献に興奮しています。しかしその一方で、AIがさまざまな分野で人々の仕事を「奪う」可能性を「恐れ」ている人も多い。

Nvidia は半導体製造業界の主要企業であり、AI 研究と実際の応用分野における先駆的な企業の 1 つでもあります。したがって、同社が人間よりも大幅に高速かつ効率的にチップを設計する AI システムに取り組んでいることは驚くべきことではありません。

Nvidiaの研究開発担当上級副社長兼エンジニアのビル・ダリー氏の最近の声明によると、同社はNVCellと呼ばれるAIベースの自動標準セルレイアウト生成システムを使用してチップの設計を開始したという。このシステムは、チップ レイアウトのエラーを確認して検出するだけでなく、人間よりもはるかに速い速度でプロセッサの設計プロセスを処理することもできます。Nvidia によると、同社の 2 つの AI GPU は、10 人のチームが 1 年以内に完了しなければならない作業の 92% を実行するのに、わずか数日しかかかりません。

さらに、AI のもう 1 つの大きな利点は、人間が通常は考慮することを敢えてしないような設計に対して、進んでリスクを負うことです。たとえば、設計者は製造プロセス中のエラーを「予測」するために、チップ上に回路を配置するときに意図的にある程度の誤差のマージンを残すことがよくあります。通常、エンジニアは誤差の範囲をできるだけ広く保ちたいと考える傾向がありますが、AIはその逆です。

AI のチップ設計能力に感銘を受けた大手メーカーは Nvidia だけではありません。昨年 6 月、Google も、チップ レイアウト作成における AI の優れた効率を実現する同様のプロジェクトを発表しました。Google Brain (Google の深層学習および AI 研究チーム) は、間取り設計を自力で完了できる新しい強化学習システムの開発に成功したと発表しました。) のプロセッサは人間よりもはるかに高速で優れています。

Google Brain の AI モデルは、エッジ グラフに基づく複雑なニューラル ネットワーク アーキテクチャの助けを借りて、人間がかかる時間のほんの数分の 1 でフロアプランを設計できます。

近い将来、AI がチップ製造能力に顕著な進歩をもたらすことを期待しています。