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在線上舉辦的GTC（GPU Technology Conference，GPU技術(shù)研討會）活動結(jié)束不久后，Bill Dally在專訪中總結(jié)其在英偉達(dá)從事的工作內(nèi)容與進(jìn)度。Bill Dally表示，英偉達(dá)已經(jīng)組成約300人的團(tuán)隊，利用自家基于GPU架構(gòu)的人工智能技術(shù)來進(jìn)行下一代GPU的設(shè)計。相關(guān)工作被分為幾個部分，比如說供電模擬設(shè)計、從電路到GPU規(guī)模的大型積體電路設(shè)計、架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)以及儲存系統(tǒng)管理等等。

就好比芯片設(shè)計業(yè)者普遍使用的EDA軟件，已經(jīng)逐漸具備芯片布局自動最佳化功能，英偉達(dá)自己有一套稱為NVCell的人工智能芯片設(shè)計工具。這套工具可以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的處理單元布局來自動產(chǎn)生芯片的設(shè)計圖，也可以用來檢驗人類員工設(shè)計出來的芯片布局中有無錯誤。Bill Dally指出，這套工具只需要在配備兩個GPU的平臺上，短短幾天的時間，就可以超過一組十人員工一年的工作份量。（It's a group on the order of 10 people will take the better partof a year to port a new technology library. Now we can do it with a couple ofGPUs running for a few days.）

這套工具可以做到幾個非常專門的工作：

1. 利用AI進(jìn)行執(zhí)行電壓預(yù)測，幫助芯片設(shè)計時達(dá)到更精確的功率預(yù)估，提升芯片能耗效率以及性能表現(xiàn)。

2. 預(yù)測晶體管的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，透過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，可以在芯片設(shè)計過程中預(yù)測出芯片性能表現(xiàn)，以及不同晶體管與運算單元之間造成的關(guān)聯(lián)效應(yīng)；人類設(shè)計者無須親自布局，或逐一繪制原理圖（schematic diagram），只需要給予特定參數(shù)，就能產(chǎn)生相對應(yīng)功能的芯片布局。

3. 標(biāo)準(zhǔn)運算單元庫以及自動布局，通過使用NVCell這個工具，可以利用人工智能來學(xué)習(xí)歷年設(shè)計芯片所累積的標(biāo)準(zhǔn)處理單元設(shè)計庫，讓機(jī)器分析過去的設(shè)計擁有怎樣的特性，以及不同設(shè)計的效率差別。在設(shè)計新芯片的過程中，可以節(jié)省大量人力的投入；這個過程就好比玩電子游戲般，讓機(jī)器學(xué)習(xí)在不同電路布局中安放最適當(dāng)?shù)木w管，同時在過程中不斷進(jìn)行檢測與修復(fù)。

Bill Dally表示，透過這個自動化工具，人工智能不僅能模仿人類芯片設(shè)計者的風(fēng)格，累積芯片設(shè)計經(jīng)驗，甚至能夠挑出人類在芯片設(shè)計工作過程中所犯下的錯誤。過去設(shè)計一款新的芯片，需要在成千上萬的晶體管組合單元，以及各種參數(shù)不斷嘗試錯誤；但透過這個新的工具，你只需要給出設(shè)計目標(biāo)，以及一些必要參數(shù)，就可以在最短的時間內(nèi)設(shè)計出一顆芯片。

目前NVCell這個工具僅被用來設(shè)計英偉達(dá)自家的GPU產(chǎn)品，但如果英偉達(dá)愿意，隨著學(xué)習(xí)的芯片設(shè)計類型增加，可能可以支援更多樣化的芯片類型的設(shè)計工作。

那么，芯片設(shè)計工作者可能要失業(yè)了？情況可能跟汽車自動駕駛有異曲同工之妙，目前汽車自動駕駛還只能在極小的范圍內(nèi)工作，無法全面取代人類駕駛，這主要是因為受到技術(shù)以及法規(guī)條件的限制，更重要的是，多數(shù)人類還不能相信人工智能可以表現(xiàn)的比真人更好。

即便實際統(tǒng)計數(shù)據(jù)擺在他們眼前：特斯拉過去數(shù)年的自動駕駛安全統(tǒng)計，顯示出遠(yuǎn)比人類更高的安全性，但新聞媒體以及消費者卻往往抓著少數(shù)幾件事故不放，即便事故發(fā)生率遠(yuǎn)低于人類駕駛。

人工智能參與芯片設(shè)計，甚至取代人類設(shè)計者也會是類似的過程，芯片類型極多，目前人工智能能夠自動化完成的數(shù)量仍相當(dāng)有限，芯片設(shè)計業(yè)者也不會愿意把自家累積的設(shè)計資源開放給人工智能進(jìn)行訓(xùn)練，即便他們自己也有從事人工智能相關(guān)方案的開發(fā)工作。

英偉達(dá)在人工智能的發(fā)展過程中不斷嘗試新領(lǐng)域，NVCell暫時還只能作為內(nèi)部的輔助工具，協(xié)助英偉達(dá)設(shè)計出更好的GPU產(chǎn)品，在功能特性上主要是滿足英偉達(dá)自己的工程需求，要開放NVCell授權(quán)其他芯片設(shè)計業(yè)者使用的機(jī)會不大。不過其他EDA業(yè)者也都在嘗試在芯片設(shè)計工具中加入人工智能學(xué)習(xí)能力，讓芯片設(shè)計者的重復(fù)工作降低也是未來業(yè)界共識，隨著技術(shù)發(fā)展，的確有可能取代更多工作內(nèi)容。