Nvidia bouwt met AutoDPM een AI-systeem dat ingenieurs helpt met de bepaling van de lay-out van microchips. Dat moet het ontwikkelproces versnellen en tot beter geoptimaliseerde chips leiden.
Nvidia toont AutoDPM. Dat staat voor Automated DreamPlace-based Macro Placement. Het is een Electronic Design Automation (EDA)-systeem gebouwd op machine learning en AI. AutoDPM moet chipdesigners helpen bij de bepaling van de optimale lay-out van een microchip: het zogenaamde vloerplan. Dat is een complex en tijdrovend probleem met een grote impact op de finale prestaties van een nieuwe chip.
Optimalisatieprobleem
Chipdesigners ontwikkelen nieuws schakelingen en componenten, maar die moeten op de finale microchip aan elkaar gekoppeld worden via interconnects. Hoe dat gebeurt, bepaalt mee hoe capabel en efficiënt een chip is. Voor mensen is dat complexe optimalisatieprobleem moeilijk op te lossen. Door AI in te zetten, hoopt Nvidia met AutoDPM een systeem te hebben dat op amper enkele uren tijd de ideale oplossing kan bedenken.
Nvidia is niet de eerste die het potentieel van AI binnen chipontwikkeling ziet. Cadence AI stelde midden vorig jaar met Cerebrus al een oplossing voor met hetzelfde opzet. Ook Google onderzocht het potentieel van kunstmatige intelligentie voor het opstellen van een vloerplan al. Met AutoDPM doet Nvidia zijn duit in het zakje.
Nvidia zet als AI-specialist en chipdesigner erg in op de verbetering van ontwikkelingsprocessen voor microchips. Eerder introduceerde het bedrijf al een oplossing om designs vlot om te zetten naar fotomaskers voor gebruik in productie.