2min

De chipmaker heeft een onderzoeksdocument uitgebracht waarin het toelicht hoe met AI betere chipontwerpen kunnen worden gemaakt.

Deze week meldde Reuters dat Nvidia, dat beweert “wereldleider te zijn op het gebied van computertoepassingen met kunstmatige intelligentie“, een document heeft uitgebracht waaruit blijkt hoe AI kan worden gebruikt om chipontwerpen te verbeteren.

Bij het chipontwerp wordt “beslist waar tientallen miljarden kleine aan/uit-schakelaars, transistors genaamd, op een stuk silicium worden geplaatst om werkende chips te maken”. Bovendien heeft de plaatsing van deze transistors “een grote invloed op de kosten, de snelheid en het energieverbruik van de chip”, aldus het rapport.

Voortbouwen op bestaand onderzoek

Ingenieurs van Nvidia gebruiken momenteel zeer gespecialiseerde softwareplatforms voor chipontwerp van bedrijven als Synopsys, Cadence Design Systems en Mentor Graphics om de plaatsing van transistors te optimaliseren. Nvidia heeft een research paper uitgebracht waaruit blijkt dat het een combinatie van AI-technieken kan gebruiken om te bepalen hoe grote groepen transistors beter op het silicium kunnen worden geplaatst. Dit rapport komt op een verrassend moment aangezien een onderzoek van Google in twijfel wordt getrokken dat beweerde dat AI betere chipontwerpen kon bieden dan mensen.

Het Nvidia-onderzoek gebruikt als basis een reeks bevindingen van onderzoekers van de Universiteit van Texas, die gebruik maakten van reinforcement learning. De Nvidia-onderzoekers namen het UT-werk en “voegden er een tweede laag kunstmatige intelligentie aan toe om nog betere resultaten te krijgen”, aldus het artikel.

“Wet van Moore” geldt niet langer

Nvidia-hoofdwetenschapper Bill Dally stelt dat dit nieuwe onderzoekswerk essentieel is omdat het realiseren van verbetering in chips steeds langzamer gaat. Bovendien zijn de kosten van transistors in nieuwe generaties chipfabricage hoger dan in vorige generaties.

Die trend gaat in tegen de beroemde voorspelling van Intel-medeoprichter Gordon Moore dat chips altijd goedkoper en sneller zouden worden. De “Wet van Moore” stelt namelijk dat het aantal transistors op een microchip elke twee jaar verdubbelt, en beweert dat we daardoor kunnen verwachten dat de snelheid en de mogelijkheden van onze computers elke twee jaar toenemen, zelfs terwijl we er minder voor betalen.

Dally beweert echter dat de Wet van Moore niet langer van toepassing is. “Om vooruit te blijven gaan en klanten meer waarde te bieden, kunnen we niet blijven inzetten op goedkopere transistors. We moeten resultaat halen door slimmer te zijn in het ontwerp.”