GPU 芯片中的人工智能(AI)

2023-05-29  本文已影响0人  陈成_Adam

黄教主最近在台大的演讲中表示:AI 为我们带来了巨大的机遇,反应敏捷的企业将利用 AI 技术提升竞争力, 而未能善用 AI 的企业将面临衰退。详细参看:《黄仁勋台大毕典演说全文 》 - 知乎 (zhihu.com)

让我们来看看 GPU 芯片周边有哪些人工智能的影子吧。

芯片设计

人工智能可以使芯片设计更快、更准确且更具成本效益,同时缓解日益严重的技术人才短缺问题。

芯片设计人员面临着一项艰巨的任务,即在缩小尺寸的同时提供不断增加的功能,同时管理生产和最终成本。擅长分析和平衡多种复杂因素的人工智能是一种理想的解决方案。以下是制造商可以使用 AI 优化芯片设计的五种方法。

  1. 加速芯片设计周期

  2. 降低生产成本

  3. 提高芯片性能

  4. 提高工艺性

  5. 缓解人才短缺

详细参看:制造商在芯片设计中受益于AI的5种方式-EDN 电子技术设计 (ednchina.com)

EDA

国微芯自主开发的新一代特征化平台,基于自主高效的负载均衡分布式系统,内嵌高速仿真软件以及机器学习引擎,能快速抽取客户在先进工艺节点所需要的先进模型(包括不同PVT下CCS、LVF、Aging等模型)。

详细参看:芯天成特征化建模平台-深圳国微芯科技有限公司 (gwxeda.com)

GPU 芯片

英特尔 | INTEL

Intel® Arc™- Xe Super Sampling

英伟达 | NVIDIA

Deep Learning Super Sampling (DLSS) Technology | NVIDIA

Pixel Perfect: RTX Video Super Resolution Now Available | NVIDIA Blog

超微 | AMD

AMD FidelityFX™ Super Resolution | AMD

总结

  1. AI 加持的 GPU 芯片设计更加高效可靠

  2. EDA 工具中集成 AI 辅助设计大有可为

  3. GPU 芯片中集成特定 AI 加速硬件可以增强渲染效果的同时还更加高效(目前算法主要集中在超采样)

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