NVIDIA не раз говорила о разработке и применении специальных нейронных сетей для упрощения жизни своих работяг. Она старается внедрить автоматизацию во все процессы, где это позволительно, и создание чипов не является исключением — наоборот, это именно то направление, где компания получает наибольшую пользу от ИИ.
Представитель NVIDIA в лице Билла Далли (Bill Dally) в рамках GTC 2026 пообщался с Джеффом Дином (Jeff Dean) из Google. Часть разговора затрагивала применение нейросетей, где Билл рассказал, что работяги уже применяют нейронки для дизайна, работы с библиотеками ячеек, нахождения и изучения ошибок, а также проверки продукта в целом, однако до полной автоматизации процесса всё ещё очень далеко.
В одном из примеров он рассказал, как раньше 8 работягам требовалось 10 месяцев работы для переноса стандартной библиотеки ячеек на новый технологический процесс, а теперь это можно сделать буквально за одну ночь, для чего потребуется всего лишь одна видеокарта, при этом полученный результат или соответствует, или даже превосходит возможности людской команды.
Другой полезный момент применения ИИ заключается в инструменте PrefixRL. Его роль заключается в создании таких макетов процессоров, которые «ни один человек никогда не придумает», заодно улучшая ключевые характеристики на 20-30% по сравнению с тем, что могут предложить простые работяги. Таким образом, NVIDIA использует ИИ не только для ускорения работы, но и повышения её эффективности.
Интересная заметка: если компания любит баловаться нейросетями и при создании драйверов, то это может объяснить момент, почему практически каждая новая версия выходит с критическими ошибками и лечится выпуском экстренного хотфикса.