Nvidia ra mắt ChipNeMo, một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt với 43 tỷ tham số nhằm tăng cường năng suất thiết kế chip

Nvidia đã ra mắt ChipNeMo, một mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt với 43 tỷ tham số nhằm tăng cường năng suất thiết kế chip. Công cụ này hứa hẹn sẽ đơn giản hóa nhiều khía cạnh của thiết kế chip bằng cách trả lời các câu hỏi, tóm tắt các báo cáo lỗi và tạo ra các tập lệnh cho các công cụ thiết kế điện tử tự động (EDA).

"Mục tiêu ở đây là làm cho các nhà thiết kế của chúng tôi năng suất hơn", Bill Dally, nhà khoa học trưởng của Nvidia, nói trong một cuộc phỏng vấn với EE Times trước hội nghị quốc tế về thiết kế hỗ trợ máy tính. "Nếu chúng tôi thậm chí chỉ cải thiện được một vài phần trăm năng suất, điều này sẽ đáng giá. Và mục tiêu của chúng tôi thực sự là làm tốt hơn thế nhiều lần."

ChipNeMo của Nvidia được huấn luyện trên bộ dữ liệu riêng của Nvidia được thu thập từ mã và kho lưu trữ văn bản nội bộ, bao gồm tài liệu về kiến trúc và thiết kế. Phương pháp huấn luyện trước này đảm bảo rằng ChipNeMo hoạt động với sự hiểu biết sâu sắc về thiết kế chip và kiến trúc cụ thể của Nvidia.

ChipNeMo có thể trả lời các câu hỏi chung liên quan đến thiết kế chip, tóm tắt tài liệu lỗi chi tiết thành các đoạn văn ngắn (để dễ hiểu lỗi) và viết các tập lệnh ngắn để giao diện với các công cụ CAD. Công cụ này cũng có thể chạy mô phỏng logic và kiểm tra điểm chuẩn ở giai đoạn đầu của quá trình thiết kế để xác minh hiệu suất và khả năng tồn tại của thiết kế.

ChipNeMo là một kho kiến thức khổng lồ có thể được phân tích khá nhanh chóng bởi một máy tính được hỗ trợ bởi một GPU Nvidia A100 duy nhất và được thiết kế để tăng tốc quá trình thiết kế chip. Công cụ này sẽ đặc biệt hữu ích cho các nhà thiết kế mới vào nghề, giúp họ tìm thấy thông tin cần thiết một cách nhanh chóng, do đó tiết kiệm thời gian và công sức của các nhà thiết kế cao cấp.

Một trong những vấn đề với các công cụ AI tạo sinh là chúng thường tạo ra các phản hồi không chính xác hoặc hoàn toàn giả mạo. Khi nói đến thiết kế chip, điều này có thể dẫn đến những sai lầm rất tốn kém. Do đó, để tránh điều này, Nvidia đang sử dụng một kỹ thuật gọi là retrieval augmented generation (RAG). RAG tham chiếu một cơ sở dữ liệu các tài liệu nguồn để làm cơ sở cho kết quả của mô hình. Phương pháp này sẽ giảm khả năng mô hình tạo ra các phản hồi không chính xác hoặc "ảo ảnh", đồng thời đảm bảo rằng các phản hồi được tạo ra dựa trên kiến thức thực tế, đã tồn tại từ trước.

ChipNeMo được thiết kế dành riêng cho GPU và quy trình nội bộ của Nvidia, do đó, nó không được lên kế hoạch phát hành thương mại rộng rãi. Tuy nhiên, công cụ này tượng trưng cho một cách tiếp cận tiên phong trong việc tận dụng LLM để cải thiện và tăng tốc các phương pháp và quy trình thiết kế chip.

Kết luận

ChipNeMo là một công cụ AI hứa hẹn sẽ cách mạng hóa lĩnh vực thiết kế chip. Công cụ này có khả năng đơn giản hóa nhiều khía cạnh của quá trình thiết kế chip, giúp các nhà thiết kế làm việc hiệu quả hơn và tạo ra các sản phẩm chất lượng cao hơn.