Szefowa AMD wierzy, że AI wkrótce będzie integralną częścią projektowania chipów

NVIDIA to nie jedyna firma, która mocno stawia na sztuczną inteligencję, wykorzystując narzędzia AI do przyspieszania tradycyjnych obciążeń w różnych branżach. Podobnie jak Zieloni, AMD na czele z Lisą Su również podąża tą drogą i wykorzystuje sztuczną inteligencję wewnętrznie, wspomagając się nią w projektowaniu przyszłych chipów.

Według niedawnej ankiety, tak zwana rewolucja AI okazuje się dość przygnębiająca dla wielu menedżerów w przestrzeni technologicznej. Narastają obawy, że technologie uczenia maszynowego mają zastąpić ludzi szybciej, niż jesteśmy w stanie ich przekwalifikować. Nie pomaga też to, że duże i małe firmy zwalniają tysiące pracowników, zastępując ich generatywną AI.

AMD już wykorzystuje sztuczną inteligencję wewnętrznie, wspomagając się nią w projektowaniu przyszłych chipów.

Tam, gdzie jedni się martwią, inni widzą jednak swoją szansę. Mowa choćby o dyrektorze generalnym NVIDII, Jensenie Huangu, który jest bardzo entuzjastycznie nastawiony do potencjalnych zastosowań AI w różnych dziedzinach pracy. Nie jest też tajemnicą, że Zieloni bardzo dużo zarabiają na sprzedaży GPU do sztucznej inteligencji, a Lisa Su, dyrektor generalna AMD, także chce na tym zarobić, chociaż jej firma dopiero niedawno skupiła się na opracowywaniu akceleratorów sprzętowych dla sztucznej inteligencji.

Lisa Su widzi szansę w AI

Podczas Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji w Szanghaju Su podzieliła się swoimi przemyśleniami na temat rewolucji sztucznej inteligencji oraz tego, jak AMD wykorzystuje postępy w tej dziedzinie do projektowania przyszłych produktów. Su uważa, że ​​inżynieria sprzętowa wkrótce będzie wymagać większego zestawu umiejętności do tworzenia konkurencyjnych układów scalonych. Dyrektor technologiczny AMD Mark Papermaster potwierdził również, że jego firma już używa modeli AI w projektowaniu, testowaniu i weryfikacji półprzewodników, z planami stopniowego włączania ich do procesu projektowania układów scalonych wraz z tradycyjnymi narzędziami Electronic Design Automation (EDA).

NVIDIA ma przewagę

Jeśli brzmi to znajomo, to dlatego, że słyszeliśmy to wcześniej od NVIDII, a także od dostawców EDA. Podobnie jak AMD, Zieloni powiększają zespół badaczy i inżynierów zajmujących się automatyzacją i ulepszaniem projektowania chipów za pomocą narzędzi AI, z naciskiem na rozwiązywanie trudnych problemów, takich jak przeciążenie tras i integralność sygnału, a także optymalizacja najbardziej podstawowych funkcji stosowanej logiki tranzystorowej w GPU i innych zaawansowanych układach scalonych.

Jeśli chodzi o sprzęt używany do akceleracji zadań AI, a także oprogramowanie potrzebne do jego wykorzystania, AMD pozostaje w tyle za NVIDIĄ. Ostatnio AMD poczyniło pewne postępy w dziale sprzętowym dzięki swoim produktom Radeon Instinct, ale biblioteki oprogramowania ROCm pozostają jeszcze daleko w za CUDA od NVIDII.