시 GTC 2022 컨퍼런스에서 Nvidia는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 미래의 그래픽 카드 그 어느 때보다 좋아졌습니다.
회사가 AI와 기계 학습(ML)의 우선순위를 선택함에 따라 이러한 발전 중 일부는 곧 출시될 차세대 Ada Lovelace GPU에 이미 적용되어 있을 것입니다.
차세대 그래픽 카드의 AI 및 ML에 대한 Nvidia의 큰 계획은 다음과 같습니다. 빌 달리, 회사의 수석 과학자이자 연구 담당 수석 부사장입니다. 그는 Nvidia의 연구 개발 팀이 AI와 머신 러닝(ML)을 어떻게 활용하는지, 그리고 이것이 차세대 GPU에 어떤 의미인지에 대해 이야기했습니다.
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간단히 말해서, 이러한 기술을 사용하는 것은 Nvidia 그래픽 카드에 좋은 점만 의미할 수 있습니다. Dally는 GPU 설계의 네 가지 주요 섹션과 AI 및 ML을 사용하여 GPU 성능을 대폭 향상할 수 있는 방법에 대해 논의했습니다.
목표는 속도와 효율성을 모두 높이는 것입니다. Dally의 예에서는 AI와 ML을 사용하여 표준 GPU 설계 작업을 3시간에서 단 3초로 줄일 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
인공지능과 머신러닝을 사용하면 이러한 모든 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이는 일반적으로 많은 시간이 걸리고 매우 세부적인 프로세스를 최대 4개까지 최적화함으로써 가능하다고 합니다.
이는 전력 전압 강하 모니터링 및 매핑, 기생 예측을 통한 오류 예측, 표준 셀 마이그레이션 자동화, 다양한 라우팅 문제 해결을 의미합니다. 인공 지능과 기계 학습을 사용하면 이러한 모든 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되어 최종 제품에서 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
잠재적인 전압 강하 매핑은 Nvidia가 차세대 그래픽 카드의 전력 흐름을 추적하는 데 도움이 됩니다. Dally에 따르면, 표준 도구 사용에서 특수 AI 도구로 전환하면 새로운 기술이 단 몇 초 만에 이러한 작업을 수행할 수 있으므로 이 작업 속도가 크게 향상될 수 있습니다.
Dally는 전압 강하 매핑에 AI와 ML을 사용하면 정확도를 94%까지 높이는 동시에 이러한 작업 수행 속도를 엄청나게 높일 수 있다고 말했습니다.
새로운 칩의 데이터 흐름은 새로운 칩이 얼마나 잘 작동하는지 결정하는 중요한 요소입니다. 그래픽 카드 수행합니다. 따라서 Nvidia는 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 데이터 흐름에서 발생할 수 있는 문제를 식별하고 신속하게 해결합니다.
AI를 활용한 기생 예측은 Nvidia가 향상된 정확도를 확인하고 시뮬레이션 오류율이 10% 미만으로 떨어지는 또 다른 영역입니다.
Nvidia는 또한 칩의 표준 셀을 마이그레이션하는 프로세스를 자동화하여 많은 가동 중지 시간을 줄이고 전체 작업 속도를 높였습니다. 이로써 도구를 사용하여 셀 라이브러리의 92%가 오류 없이 마이그레이션되었습니다.
회사는 앞으로 AI와 머신러닝에 중점을 두고 5개의 연구소를 해당 부문의 새로운 솔루션을 연구하고 설계하는 데 전념할 계획입니다. Dally는 곧 출시될 Ada Lovelace GPU를 포함하는 Nvidia의 새로운 7nm 및 5nm 디자인에서 이러한 새로운 개발의 첫 번째 결과를 볼 수 있다고 암시했습니다. 이 내용은 다음에서 처음 보고되었습니다. Wccftech.
종종 다음 세대의 그래픽 카드라고 불리는 차세대 그래픽 카드가 등장한다는 것은 비밀이 아닙니다. RTX 4000, 매우 강력할 것입니다(전력 요구 사항이 일치하는 경우). AI와 기계 학습을 사용하여 이러한 GPU의 개발을 촉진한다는 것은 우리가 곧 진정한 강국을 손에 넣을 수 있다는 것을 의미합니다.
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