Trong buổi trò chuyện mới đây với Jeff Dean – Nhà khoa học trưởng tại Google, ông William Dally – Giám đốc khoa học của Nvidia đã chia sẻ cách hãng đưa AI vào sâu trong mọi giai đoạn thiết kế chip. Mục tiêu cốt lõi là cắt giảm tối đa chu kỳ phát triển sản phẩm, giúp các thế hệ GPU mới ra đời nhanh hơn.
Ví dụ điển hình nhất là quy trình chuyển đổi (porting) một thư viện cell tiêu chuẩn sang một quy trình sản xuất mới. Trước đây, tác vụ này đòi hỏi sự phối hợp của 8 kỹ sư lành nghề làm việc liên tục trong 10 tháng. Tuy nhiên, với hệ thống học tăng cường NB-Cell mới của Nvidia, toàn bộ khối lượng công việc khổng lồ này hiện có thể được xử lý bởi duy nhất một bộ xử lý đồ họa GPU trong vòng một đêm.
Nvidia không chỉ dùng AI để tính toán mà còn xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nội bộ chuyên biệt mang tên Chip Nemo và Bug Nemo. Những trợ lý ảo này được huấn luyện dựa trên toàn bộ kho tài liệu thiết kế và dữ liệu độc quyền của mọi dòng GPU mà Nvidia từng sản xuất từ trước đến nay.
Ông William Dally ví von: "Chip Nemo giống như một người cố vấn kiên nhẫn". Thay vì phải thường xuyên hỏi ý kiến các kỹ sư cấp cao bận rộn, nhóm nhà thiết kế trẻ có thể trực tiếp đặt câu hỏi cho Chip Nemo để hiểu rõ cách vận hành của các khối phần cứng phức tạp. Điều này không chỉ giúp nhân sự trẻ tiến bộ nhanh hơn mà còn giải phóng thời gian cho những chuyên gia hàng đầu tập trung vào các ý tưởng sáng tạo đột phá.
Logo Nvidia tại Triển lãm Computex 2024. Ảnh: Khương Nha
Một điểm gây kinh ngạc khác là AI đã bắt đầu tham gia trực tiếp vào việc tối ưu hóa sơ đồ mạch điện thông qua phương pháp "thử và sai". Hệ thống AI có khả năng đề xuất những phương án thiết kế mà con người chưa từng nghĩ tới, thậm chí được mô tả là trông "hoàn toàn kỳ dị" về mặt cấu trúc.
Tuy nhiên, kết quả thực tế lại vô cùng ấn tượng: những thiết kế do AI tạo ra thường mang lại hiệu quả vượt trội hơn từ 20% đến 30% về diện tích chip, mức tiêu thụ năng lượng và hiệu suất tổng thể so với các bản thiết kế truyền thống do con người thực hiện. AI cũng chứng tỏ vai trò quan trọng trong khâu kiểm thử – giai đoạn vốn chiếm nhiều thời gian nhất – giúp đảm bảo các thiết kế hoạt động ổn định trong thời gian ngắn kỷ lục.
Dù đạt được những thành tựu rực rỡ, Giám đốc khoa học của Nvidia thừa nhận rằng công nghệ hiện nay vẫn chưa thể tự thiết kế hoàn toàn một bộ vi xử lý từ con số không. Con người vẫn đóng vai trò chỉ đạo và giám sát then chốt trong quy trình này.
Tầm nhìn dài hạn của Nvidia là hướng tới mô hình phát triển chip "đa tác nhân". Trong tương lai, các hệ thống AI chuyên biệt sẽ phối hợp chặt chẽ với nhau, mỗi hệ thống đảm nhận một khâu riêng biệt trong quy trình thiết kế, tương tự như cách một đội ngũ kỹ sư con người đang vận hành. Sự kết hợp này hứa hẹn sẽ đưa tốc độ phát triển công nghệ bán dẫn lên một tầm cao mới, phá vỡ mọi giới hạn hiện tại.