Durante el GTC 2022 En la conferencia, Nvidia habló sobre el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático para hacer futuras tarjetas gráficas mejor que nunca.
A medida que la compañía elige priorizar la IA y el aprendizaje automático (ML), algunos de estos avances ya llegarán a las próximas GPU Ada Lovelace de próxima generación.
Los grandes planes de Nvidia para AI y ML en tarjetas gráficas de próxima generación fueron compartidos por Bill Dally, científico jefe de la empresa y vicepresidente senior de investigación. Habló sobre los equipos de investigación y desarrollo de Nvidia, cómo utilizan la IA y el aprendizaje automático (ML) y lo que esto significa para las GPU de próxima generación.
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En resumen, utilizar estas tecnologías sólo puede significar cosas buenas para las tarjetas gráficas Nvidia. Dally analizó cuatro secciones principales del diseño de GPU, así como las formas en que el uso de IA y ML pueden acelerar drásticamente el rendimiento de la GPU.
El objetivo es aumentar tanto la velocidad como la eficiencia, y el ejemplo de Dally habla de cómo el uso de IA y ML puede reducir una tarea de diseño de GPU estándar de tres horas a solo tres segundos.
El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático puede ayudar a optimizar todos estos procesos.
Esto supuestamente es posible optimizando hasta cuatro procesos que normalmente requieren mucho tiempo y son muy detallados.
Esto se refiere a monitorear y mapear caídas de voltaje de energía, anticipar errores mediante predicción parásita, automatización de migración de celdas estándar y abordar diversos desafíos de enrutamiento. El uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático puede ayudar a optimizar todos estos procesos, lo que genera importantes ganancias en el producto final.
Mapear posibles caídas de voltaje ayuda a Nvidia a rastrear el flujo de energía de las tarjetas gráficas de próxima generación. Según Dally, pasar del uso de herramientas estándar a herramientas especializadas de IA puede acelerar drásticamente esta tarea, ya que la nueva tecnología puede realizar dichas tareas en cuestión de segundos.
Dally dijo que el uso de IA y ML para mapear caídas de voltaje puede aumentar la precisión hasta en un 94% y, al mismo tiempo, aumentar enormemente la velocidad a la que se realizan estas tareas.
El flujo de datos en los nuevos chips es un factor importante en lo bien que funciona un nuevo tarjeta grafica realiza. Por lo tanto, Nvidia utiliza redes neuronales gráficas (GNN) para identificar posibles problemas en el flujo de datos y abordarlos rápidamente.
La predicción parásita mediante el uso de IA es otra área en la que Nvidia ve mejoras, observando una mayor precisión, con tasas de error de simulación que caen por debajo del 10 por ciento.
Nvidia también logró automatizar el proceso de migración de las celdas estándar del chip, reduciendo gran parte del tiempo de inactividad y acelerando toda la tarea. Con esto, se migró el 92% de la biblioteca celular mediante el uso de una herramienta sin errores.
La compañía planea centrarse en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el futuro, dedicando cinco de sus laboratorios a investigar y diseñar nuevas soluciones en esos segmentos. Dally insinuó que podríamos ver los primeros resultados de estos nuevos desarrollos en los nuevos diseños de 7 nm y 5 nm de Nvidia, que incluyen las próximas GPU Ada Lovelace. Esto fue reportado por primera vez por Wccftech.
No es ningún secreto que la próxima generación de tarjetas gráficas, a menudo denominadas RTX 4000, será intensamente poderoso (con requisitos de energía para igualar). El uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para promover el desarrollo de estas GPU implica que pronto tendremos una verdadera potencia en nuestras manos.
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