NVIDIA Hopper tiene 13.000 instancias de circuitos diseñados por IA
Hoy conocemos que el chip gráfico NVIDIA Hopper, que se trata del chip de Inteligencia Artificial (IA) más rápido del mundo, fue creado con ayuda de la propia IA. Fue la propia compañía la que reveló la información en su blog para desarrolladores, donde reiteró las ventajas y cómo ella misma ha aprovechado sus capacidades de IA para diseñar su mayor GPU hasta la fecha, la NVIDIA H100.
Según revela, las GPU de NVIDIA se diseñan en su mayor parte con las herramientas EDA (Electronic Design Automation /Automatización del Diseño Electrónico) más avanzadas, pero con la ayuda de la IA, que utiliza la metodología PrefixRL, una optimización de los circuitos de prefijo paralelo mediante el aprendizaje por refuerzo profundo, la compañía puede diseñar chips más pequeños, rápidos y eficientes desde el punto de vista energético, al tiempo que ofrece un mayor rendimiento.
"A medida que la ley de Moore se ralentiza, es cada vez más importante desarrollar otras técnicas que mejoren el rendimiento de un chip en el mismo proceso de fabricación. Nuestro enfoque utiliza la IA para diseñar circuitos más pequeños, rápidos y eficientes que proporcionen más rendimiento con cada generación de chips", revela la compañía en su blog oficial.
"Grandes conjuntos de circuitos aritméticos han impulsado a las GPU de NVIDIA a lograr una aceleración sin precedentes para la IA, la computación de alto rendimiento y los gráficos por ordenador. Por tanto, mejorar el diseño de estos circuitos aritméticos sería fundamental para mejorar el rendimiento y la eficiencia de las GPU.
¿Y si la IA pudiera aprender a diseñar estos circuitos? En 'PrefixRL: Optimización de circuitos de prefijos paralelos mediante el aprendizaje profundo por refuerzo', demostramos que la IA no sólo puede aprender a diseñar estos circuitos desde cero, sino que, además, los circuitos diseñados por la IA son más pequeños y rápidos que los diseñados por las herramientas de automatización del diseño electrónico (EDA) más modernas. La última arquitectura de la GPU NVIDIA Hopper tiene casi 13.000 instancias de circuitos diseñados por la IA".
Para tener una mayor referencia, el diseño de esos casi 13.000 circuitos asistidos por IA implican una reducción del área utilizada en un 25 por ciento respecto a las herramientas EDA. Eso sí, emplear PrefixRL es una tarea muy pesada desde el punto de vista computacional, ya que para la simulación física de cada GPU se necesitan 256 CPUs y más de 32.000 horas de GPU.
Para eliminar este cuello de botella, NVIDIA ha desarrollado Raptor, una plataforma propia de aprendizaje por refuerzo distribuido que aprovecha especialmente el hardware de NVIDIA para este tipo de aprendizaje por refuerzo industrial.