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NVIDIA PrefixRL:缩小25% 电路更高效

导读 Nvidia及其研究人员发表了一篇文章,分享了他们的AI PrefixRL,这有助于他们为显卡和其他芯片创建集成电路。多亏了这个人工智能,他们设法...

Nvidia及其研究人员发表了一篇文章,分享了他们的AI PrefixRL,这有助于他们为显卡和其他芯片创建集成电路。多亏了这个人工智能,他们设法减小了电路的尺寸,这将缩小 25%。

NVIDIA PrefixRL:缩小 25%,电路更高效

Nvidia 研究人员发表了一篇论文,展示了 AI 设计的电路如何帮助将 GPU 算术电路的尺寸减少 25%。

为此,使用了PrefixRL,它是一种深度学习代理。由于其深度学习,它可用于从头开始创建更小、更快、更高效的新设计。PrefixRL取得了比电子设计自动化 (EDA) 工具更好的结果,这些工具被 Cadence、Synopsys 或 Siemens/Mentor 等大型供应商使用。

EDA供应商通常会为芯片布局和布线 (PnR) 实施自己的人工智能。然而,英伟达的PrefixRL会提供更好的结果,这表明英伟达在人工智能或深度学习领域是如何改进的。

据 Nvidia 称,最新的 Hopper H100 GPU 架构使用了 PrefixRL 处理的 13,000 个算术电路实例。NVIDIA 提出了一种模型,该模型产生的电路比 EDA 的可比结果小 25%。

通过使用更小的电路,可以提高能源效率并降低生产成本。在共享图像中,我们可以看到PrefixRL设计的 64 位加法器与 EDA 工具设计的另一个加法器之间的比较。

要实现 64 位加法器电路需要大量的计算时间,也需要大量的硬件。Nvidia 每个 GPU 需要 256 个 CPU 内核和 32,000 个 GPU 小时。

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