Nvidia: AutoDMP-KI soll Chip-Designs bis zu 30x schneller optimieren
GPU-Hersteller Nvidia positioniert sich als einer der Pioniere in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Auch beim Erstellen eigener Chip-Designs kommt mit AutoDMP eine solche KI zum Einsatz, mit der die Platzierung der GPU-Bausteine bis zu 30 Mal schneller optimiert werden könne.
Dass Nvidias Zukunftspläne großen Wert auf den Bereich der Künstlichen Intelligenz legen, ist nicht erst seit dem Interview mit Nvidia-CTO Michael Kagan klar: Dieser positionierte sich kürzlich deutlich zum Thema KI, welche einen "sinnvollen Beitrag zur Gesellschaft leisten" würden. Auch in der eigenen Produktion wird mit AutoDMP eine solche Künstliche Intelligenz eingesetzt, wie das Unternehmen in einem Forschungspapier klarstellte. Damit verspreche sich Nvidia eine bis zu 30 Mal schnellere Optimierung von Chip-Designs, deren Aufbau einen direkten Einfluss auf "viele Metriken wie Energieverbrauch" habe.
AutoDMP steht hierbei für eine automatisierte DREAMPlace-basierte Makro-Platzierung, die an EDA-Systeme (Electronic Design Automation) angeschlossen werde. Diese Systeme werden so von Chip-Designern genutzt, um die optimalen Platzierungen für die Bausteine der GPU-Chips zu finden, was an sich eine zeitintensive Angelegenheit bedeute. Im Beitrag erklärt Nvidia die Vorteile anhand eines Beispiels in Form einer DGX Station A100: So habe AutoDMP knapp dreieinhalb Stunden für ein optimales Layout von 256 RSIC-V-Kernen unter Berücksichtigung von 2,7 Mio. Standardzellen und 320 Speichermakros benötigt.
Die Funktionsweise von AutoDMP beruht laut Nvidia auf einem "analytischen Placer", der die gesuchten Platzierungen als ein Optimierungsproblem der Drahtlängen ansieht, welche wiederum von einer Platzierungsdichte beschränkt sind und diese numerisch löst. Zudem unterstütze das Tool die Berechnungen unter Berücksichtigung von Zellen mit unterschiedlichen Größen.
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Neben dem deutlich schnelleren Tempo im Platzierungsdesign der Chips habe das KI-generierte Layout Nvidia zufolge auch qualitative Vorteile. Im Vergleich mit sechs weiteren Test-Chips liefert die AutoDMP-generierte Version bessere Ergebnisse im Hinblick auf Drahtlänge, Energieverbrauch, WNS (Worst Negative Slack) und TNS (Total Negative Slack). Anhand der positiven Ergebnisse erhoffe sich Nvidia, dass die neue Methodik "neue Techniken für die Erkundung des Designraums erschließen" könne - weitere Details könnten zur ISPD 2023 (International Symposium on Physical Design) folgen, auf der Nvidia unter anderem die AutoDMP-Forschung präsentieren will.
Platzierungen, Leiterbahnen etc. werden schon seit Langem von Algorithmen und mathematischen Verfahren optimiert. Anders wäre das bei der Komplexität und Umfang aktueller Chipgenerationen auch gar nicht zu bewältigen.
Im Vorfeld und im Nachgang werden dann auch weiterhin noch Menschen Hand anlegen um Grundbedingungen zu definieren und Chips für ihren jeweiligen Markt und die Kundenerwartung anzupassen.
Chipentwicklung ist im Kern ein einziges riesiges Optimierungsproblem. Leistungsparameter, Verbrauch, Wärmeentwicklung, Haltbarkeit, Ausbeute etc. etc. müssen immer wieder und in jeder Generation neu ausbalanciert werden.
Update: Die Arbeit von Nvidia, ebenso wie die zugrundeliegende DREAMPlace Engine sind übrigens opensource. Soweit ich das oberflächlich verstehe, ersetzt Nvidia hier zuvor nötiges händisches Tuning mit ML-Ansätzen.
Die Industrie ist auch hart umkämpft und so sehr Nvidia in den Augen der normalen Konsumenten eine KI- Größe ist, auf dieser spezialisierten Chipdesign Ebene gibt es ganz andere Player.
ja, was da hochgehalten wird ist der Die. Also wenn ihr denkt Eure GPU mit 600mm² Die in der Signatur wäre groß, dann darf ich Vorstellen, der Mann den sie Pferd nannten.
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nur Jensen kanns auch freihändig, muss dafür aber 30Jahre länger machen
(bevor Er in die Rente darf)
Sorry,
das musste jetzt sein, weil die 30 so gut passt (seine Ankündigung, wie lange Er noch aktiv sein möchte)