Jonathan Raiman – NVIDIA 技術博客
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog
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Wed, 18 Sep 2024 09:10:49 +0000
zh-CN
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在電路設計中使用生成式 AI 模型
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/using-generative-ai-models-in-circuit-design/
Fri, 06 Sep 2024 09:07:48 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11314
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從智能文本生成大語言模型（LLMs）到創意圖像和視頻生成模型，生成式模型在過去幾年中掀起了巨大的浪潮。在 NVIDIA，我們正在探索使用生成式 AI 模型來加速電路設計流程，并提供更好的設計，以滿足對計算能力不斷增長的需求。 電路設計是一個具有挑戰性的優化問題。設計師通常需要平衡功率和面積等多個相互沖突的目標，并滿足特定時間等約束條件。設計空間通常是組合的，因此很難找到最優設計。之前對前綴電路設計的研究使用手工制作的啟發式和強化學習來探索廣闊的設計空間。有關更多詳細信息，請參閱《Towards Optimal Performance-Area Trade-Off in Adders by Synthesis of Parallel Prefix Structures and Cross-Layer Optimization for High Speed Adders: A…
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利用深度強化學習設計算術電路
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/designing-arithmetic-circuits-with-deep-reinforcement-learning/
Fri, 08 Jul 2022 02:56:00 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4553
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隨著摩爾定律的放緩，開發其他技術來提高同一技術過程節點上芯片的性能變得越來越重要。我們的方法使用人工智能設計更小、更快、更高效的電路，以在每一代芯片中提供更高的性能。 大量的算術電路陣列為 NVIDIA GPU 提供了動力，使其在人工智能、高性能計算和計算機圖形學方面實現了前所未有的加速。因此，改進這些算術電路的設計對于提高 GPU 的性能和效率至關重要。 如果人工智能能夠學會設計這些電路呢？在 PrefixRL ：使用深度強化學習優化并行前綴電路 中，我們證明了人工智能不僅可以從頭開始學習設計這些電路，而且人工智能設計的電路也比最先進的電子設計自動化（ EDA ）工具設計的電路更小更快。最新 NVIDIA Hopper GPU 結構 擁有近 13000 個人工智能設計電路實例。 在圖 1 中，電路對應于圖 5 中 PrefixRL 曲線中的（ 31.4…
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