来源：市场资讯
（来源：芯闻眼）
据外媒报道：Nvidia近期宣布，人工智能（AI）在其芯片设计过程中发挥显著的加速作用，将原本需要八名工程师花费十个月的标准单元库移植任务，缩短至仅需一夜的时间。
不过，Nvidia首席科学家威廉·达利（William Dally）指出，尽管 AI 在设计过程中已经被广泛应用，但距离完全自主设计芯片的目标仍有一段距离。
达利在与Google首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）对话中表示：「我们正设法在设计过程中尽可能多地使用AI。我希望能有一个端到端的阶段，只需说『设计我新的GPU』，但我认为我们距离那个目标还很遥远。」
Nvidia已经在芯片设计的多个阶段中使用AI，从电路级优化到系统级探索，并在某些情况下实现了超越人类的成果。AI的应用不仅提高了生产力，还在某些设计方面超越了人类的能力。
在标准单元开发的最低层面，Nvidia利用一种名为NB-Cell的强化学习系统，将原本需要八名工程师十个月的工作，缩短至一夜完成。这个变革使得Nvidia能更快地过渡到新的制程。
此外，Nvidia还开发了内部的大型语言模型（LLM）──Chip Nemo和Bug Nemo，这些模型基于Nvidia的专有架构文档进行训练，能够像工程助理一样，帮助初级设计师理解复杂的硬件区块。这样一来，Nvidia就不必再打扰资深工程师处理可以由LLM完成的任务。
除了标准单元库和工程辅助，Nvidia还将强化学习应用于传统电路设计问题，这种基于RL的系统能够以试错的方式探索设计选项，并帮助创建在面积、功耗和性能上超越人类设计的芯片。
Nvidia还在设计验证这个芯片开发周期中最长的阶段中使用AI，尽管AI仍无法完全负责整个验证过程，因此Nvidia必须模拟其设计并进行实际实验以确保一切正常运作。达利强调：「我们希望缩短这个过程，设计验证是非常耗时的。」
而长期来看，达利预见芯片开发将转向多代理模型，专门的AI系统将处理设计的不同部分，类似于当前的人类团队。尽管如此，AI目前的角色是透过协助工程师和提高设计质量来缩短开发时间，进而使工程师能探索更多的设计选项。
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