एक चिप को डिजाइन करने की प्रक्रिया में यह तय करना शामिल है कि काम करने वाले चिप्स बनाने के लिए सिलिकॉन के एक टुकड़े पर ट्रांजिस्टर कहे जाने वाले दसियों अरबों छोटे ऑन-ऑफ स्विच कहां रखे जाएं। उन ट्रांजिस्टर के सटीक स्थान का चिप की लागत, गति और बिजली की खपत पर बड़ा प्रभाव पड़ता है।
चिप डिज़ाइन इंजीनियर उन ट्रांजिस्टर के प्लेसमेंट को अनुकूलित करने में मदद करने के लिए Synopsys Inc और Cadence Design Systems Inc जैसी फर्मों के जटिल डिज़ाइन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।
सोमवार को, एनवीडिया ने एक पेपर जारी किया जिसमें दिखाया गया कि यह ट्रांजिस्टर के बड़े समूहों को रखने के बेहतर तरीके खोजने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों के संयोजन का उपयोग कर सकता है। पेपर का उद्देश्य अल्फाबेट इंक के Google द्वारा 2021 के एक पेपर में सुधार करना था, जिसके निष्कर्ष बाद में विवाद का विषय बन गए।
एनवीडिया अनुसंधान ने टेक्सास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक मौजूदा प्रयास का उपयोग किया जिसे सुदृढीकरण सीखने कहा जाता है और बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए इसके शीर्ष पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दूसरी परत जोड़ी गई।
एनवीडिया के मुख्य वैज्ञानिक बिल डेली ने कहा कि काम महत्वपूर्ण है क्योंकि चिप निर्माण तकनीक की नई पीढ़ी में प्रति-ट्रांजिस्टर लागत के साथ चिप निर्माण में सुधार धीमा हो रहा है जो अब पिछली पीढ़ियों की तुलना में अधिक है।
अपनी रुचि की कहानियों की खोज करें
यह इंटेल कॉर्प के सह-संस्थापक गॉर्डन मूर की प्रसिद्ध भविष्यवाणी के खिलाफ जाता है कि चिप्स हमेशा सस्ते और तेज होंगे। “अब आप वास्तव में उस स्केलिंग से अर्थव्यवस्था नहीं प्राप्त कर रहे हैं,” डैली ने कहा। “आगे बढ़ना जारी रखने और ग्राहकों को अधिक मूल्य प्रदान करने के लिए, हम इसे सस्ते ट्रांजिस्टरों से प्राप्त नहीं कर सकते। हमें इसे डिजाइन पर अधिक चतुर बनकर प्राप्त करना होगा।”
