Компанія NVIDIA заявила про різке прискорення процесів створення мікросхем завдяки активному впровадженню штучного інтелекту. Якщо раніше окремі етапи розробки займали майже рік, то тепер їх вдається виконати буквально за ніч.
Про це розповів головний науковий співробітник Білл Дейлі під час діалогу з Джефф Дін із Google на конференції GTC 2026. За його словами, штучний інтелект уже інтегрований у кілька ключових стадій проєктування: він аналізує варіанти архітектури, оптимізує стандартні комірки, знаходить помилки та допомагає у верифікації схем. Водночас повністю автономне створення процесорів поки що залишається недосяжною метою.
Як приклад Дейлі навів інструмент NB-Cell. Раніше адаптація бібліотеки стандартних комірок під новий техпроцес вимагала приблизно десяти місяців роботи команди з восьми інженерів. Тепер алгоритм із використанням підкріплювального навчання виконує цю ж задачу всього за одну ніч, задіюючи лише один графічний процесор. При цьому отримані результати не лише відповідають людським напрацюванням, а іноді навіть перевершують їх за ключовими параметрами — площею кристала, енергоспоживанням і затримками.
У компанії наголошують, що ефективність таких рішень стимулює масштабніше впровадження ШІ в інженерні процеси. Зокрема, ще один внутрішній інструмент — prefix RL — допомагає оптимізувати складні завдання розміщення та прогнозування в проєктних ланцюгах. За словами Дейлі, штучний інтелект здатен генерувати нестандартні архітектурні рішення, які складно придумати людині, покращуючи при цьому характеристики приблизно на 20–30% у порівнянні з традиційними підходами.
Додатково NVIDIA застосовує власні мовні моделі Chip Nemo та Bug Nemo. Вони навчені на внутрішніх масивах даних, включно з RTL-документацією та багаторічною базою архітектур GPU, що дозволяє пришвидшити пошук помилок і підвищити якість розробки складних чипів.
