得益於人工智慧和機器學習，NVIDIA正在製造“比人類更好”的下一代GPU

在GTC會議期間NVIDIA首席科學家兼研究高級副總裁Bill Dally討論了公司的研發團隊如何利用AI和機器學習來提高公司下一代GPU的設計和效率。Dally進一步討論了使用機器學習和人工智慧來推進他們實現更好、更強大GPU的目標。

Dally舉了一個使用AI和ML來增加推理以將標準GPU設計任務從三小時縮短到三秒的展示。這兩種方法優化了多達四個執行緩慢且高度複雜的流程。Dally在GTC會議期間起草了關於GPU設計以及AI和機器學習如何產生重大影響的四個重要部分。流程包括控制電源電壓下降、預測錯誤等、建立和描述問題以及細胞遷移自動化。

NVIDIA計劃在公司的五個實驗室中優先考慮人工智慧和機器學習。從Dally的會議討論中，他暗示應該可以看到在他們較新的7nm和5nm設計中包含自動標準單元遷移，並且NVIDIA在這些新項目中也包括Ada Lovelace系列。

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