人工智能模型和 LLM 正在改变 Nvidia 设计 GPU 和 CPU 的方式。
Nvidia 正在利用大型语言模型 (LLM) 和自主 AI 代理来彻底改变其芯片设计流程。这些创新被用于加速 GPU、CPU 和网络芯片的开发，从而显著提高设计质量和生产率。这些模型包括预测、优化和自动化工具，可帮助工程师更有效地改进设计、生成代码和调试问题。
该公司专门培训了一名法学硕士，使用硬件描述语言 Verilog 来加速其系统的创建。这种模式有助于加快设计和验证过程，同时自动化手动任务，支持 Nvidia 保持年度产品发布周期的目标。随着 Nvidia 继续开发越来越复杂的架构（例如 Blackwell 架构），这些 AI 工具对于应对下一代设计的挑战至关重要。
在美国举行的 Hot Chips 大会上，Nvidia 设计自动化研究总监 Mark Ren 将深入介绍这些 AI 模型。他将重点介绍它们在芯片设计中的应用，重点介绍由 LLM 驱动的基于代理的系统如何通过自主完成任务、与设计师互动以及从经验中学习来改变该领域。
人工智能代理在时序报告分析和单元簇优化等任务中的应用已经获得认可，最近的一个项目在 IEEE 国际法学硕士辅助设计研讨会上获得了最佳论文奖。Nvidia 的进步证明了人工智能在突破芯片设计界限方面发挥的关键作用。
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