北京
芯片設(shè)計(jì)正在變成一場人機(jī)接力賽。英偉達(dá)首席科學(xué)家William Dally最近跟Google的Jeff Dean聊了個(gè)底朝天：他們現(xiàn)在用AI把標(biāo)準(zhǔn)單元庫遷移的工作，從8個(gè)工程師干10個(gè)月，壓縮成了一臺(tái)GPU跑一夜。
這活兒有多枯燥？差不多要處理2500到3000個(gè)單元，屬于換制程時(shí)最耗人力的環(huán)節(jié)。英偉達(dá)搞了個(gè)叫NB-Cell的強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，把這塊硬骨頭啃了下來。Dally說公司正試圖把AI塞進(jìn)設(shè)計(jì)流程的每個(gè)角落，從電路優(yōu)化到系統(tǒng)級(jí)探索，有些環(huán)節(jié)AI做得比人還好。
往上走一層，他們還養(yǎng)了兩個(gè)"內(nèi)部員工"——Chip Nemo和Bug Nemo。這倆大模型喂飽了英偉達(dá)30多年來的GPU架構(gòu)文檔、RTL代碼、硬件設(shè)計(jì)規(guī)范，全是外面搞不到的家底。現(xiàn)在初級(jí)設(shè)計(jì)師問復(fù)雜模塊，直接找LLM， senior工程師終于不用被瑣事轟炸了。
但Dally給自己潑了盆冷水：「我很想說句'給我設(shè)計(jì)個(gè)新GPU'就完事，但我們離那一步還遠(yuǎn)著呢。」AI能當(dāng)超級(jí)工具人，當(dāng)不了總設(shè)計(jì)師。換句話說，英偉達(dá)自己造鏟子，但挖礦還得人來。
一個(gè)細(xì)節(jié)：Dally提到這些內(nèi)部模型"非常懂GPU設(shè)計(jì)"時(shí)，特意補(bǔ)了句——你在外面絕對(duì)找不到這種訓(xùn)練數(shù)據(jù)。護(hù)城河還是那堆紙。
特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布，本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
