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免费足球推荐(www.ad168.vip):NVIDIA利用AI来设计和开发GPU,最新Hopper已拥有1.3万个电路实例

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在过去几年时间里,NVIDIA 深耕 AI 领域,他们的 GPU 不仅成为 HPC 的首选,也成为包括 AI 和深度学习生态系统在内的资料中心的首选。在最新公布的开发者博文中,NVIDIA 宣布正利用 AI 来设计和开发 GPU,其最新的 Hopper GPU 拥有将近 13000 个电路实例,而这些实例完全由 AI 创建。





在 NVIDIA Develope 上发布的新部落格中,该公司重申了其优势以及它自己如何利用其 AI 功能来设计其迄今为止最强大的 GPU--Hopper H100。 NVIDIA GPU 主要是使用最先进的 EDA(电子设计自动化)工具设计的,但在利用 PrefixRL 方法的 AI 的帮助下,使用深度强化学习最佳化并行首码电路,公司可以设计更小、更快、更节能的晶片,同时提供更好的性能。 

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电脑晶片中的算术电路是使用逻辑门网路(如 NAND、NOR 和 XOR)和电线构成的。理想的电路应具有以下特点:



  • 小:较小的区域,以便更多电路可以安装在晶片上。
  • 快速:降低延迟以提高晶片的性能。
  • 消耗更少的功率:晶片的功耗更低。

NVIDIA 使用这种方法设计了近 13000 个 AI 辅助电路,与同样快速且功能相同的 EDA 工具相比,它们的面积减少了 25%。但是 PrefixRL 被提到是一项运算要求非常高的任务,并且对于每个 GPU 的物理类比,它需要 256 个 CPU 和超过 32,000 个 GPU 小时。为了消除这个瓶颈,NVIDIA 开发了 Raptor,这是一个内部分散式强化学习平台,它特别利用 NVIDIA 硬体进行这种工业强化学习。





Raptor 具有多项可提高可扩充性和训练速度的功能,例如作业调度、自订网路和 GPU 感知资料结构。在 PrefixRL 的上下文中,Raptor 使得跨 CPU、GPU 和 Spot 实例的混合分配工作成为可能。 



这个强化学习应用程式中的网路是多种多样的,并且受益于以下几点。 



  • Raptor 在 NCCL 之间切换以进行点对点传输以将模型参数直接从学习器 GPU 传输到推理 GPU 的能力。
  • Redis 用于非同步和较小的消息,例如奖励或统计资讯。
  • 一种 JIT 编译的 RPC,用于处理大容量和低延迟的请求,例如上传体验资料。 

NVIDIA 得出结论,将 AI 应用于现实世界的电路设计问题可以在未来带来更好的 GPU 设计。完整的论文在此处,您也可以在官网开发人员部落格以获取更多资讯。



  • 完整论文下载:PrefixRL: Optimization of Parallel Prefix Circuits using Deep Reinforcement Learning
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