Přejít k hlavnímu obsahu

Dříve inženýři strávili měsíce u návrhu, teď stačí jediný den. Nvidia mění technologii pro vývoj čipů

Dominik Marek 17.04.2026
Nvidia grafická karta
Zdroj: Christian Wiediger / Unsplash

Technologický gigant Nvidia roste každým dnem díky umělé inteligenci. Teď chce ukázat, jak tuto technologii začne využívat přímo při návrhu čipů a jak díky tomu dokáže výrazně zrychlit časově náročné části vývoje. Podle jejího hlavního vědce Williama Dallyho se už některé úkoly, které dříve trvaly měsíce a zapojovalo se do nich několik inženýrů, dají zvládnout mnohem rychleji pomocí AI.

Kapitoly článku

Nvidia výrazně zrychluje návrh čipů s pomocí AI

Nvidia posouvá využití umělé inteligence až do samotných základů návrhu čipů. Klíčová část procesu, tzv. portování standardní buněčné knihovny, dříve vyžadovala osm inženýrů a přibližně deset měsíců práce. 

Nově to má zvládnout jediné GPU přes noc díky systému NB-Cell. Ten funguje tak, že opakovaně zkouší různé možnosti, učí se z výsledků a postupně si sám najde nejlepší řešení.

Mohlo by vás zajímat

Standardní buněčná knihovna přitom obsahuje zhruba 2 500 až 3 000 základních logických buněk, které určují chování i vlastnosti celého čipu. Jejich nastavení ovlivňuje výkon, spotřebu energie i výslednou velikost křemíku, takže jde o jednu z nejdůležitějších a zároveň časově nejnáročnějších částí návrhu.

Díky automatizaci chce Nvidia výrazně zkrátit čas potřebný k portování a zároveň uvolnit kapacity inženýrů pro složitější části návrhu, které nelze snadno nahradit automatizovanými nástroji.

AI v procesu navrhování GPU

Vedle optimalizace samotných buněk Nvidia nasazuje také velké jazykové modely Chip Nemo a Bug Nemo. Ty jsou trénované na interní dokumentaci a architektonických datech všech GPU firmy a slouží jako asistenti při orientaci v návrhu, RTL a technických specifikacích. Cílem je zjednodušit práci zejména méně zkušeným inženýrům a snížit zátěž zkušených specialistů.

Mohlo by vás zajímat

Firma zároveň uvádí, že reinforcement learning dokáže v některých případech najít návrhy, které jsou o 20 až 30 % lepší z hlediska výkonu, spotřeby energie i plochy čipu. AI systémy navíc automaticky testují velké množství variant a pomáhají rychleji zúžit možné architektury už v rané fázi vývoje.

Největší překážkou zůstává verifikace, tedy ověřování správnosti návrhu. I když ji Nvidia částečně automatizuje pomocí AI, stále vyžaduje lidský dohled a fyzické testování. Plně autonomní návrh čipu bez zásahu člověka tak zatím zůstává spíše vzdálenou vizí.

Zdroj: Tomshardware, VideoCardz

Sledujte také: Pro koho je seriál Harry Potter? V novém podcastu Escape rozebíráme i GTA 6 a akci od vývojářů z Brna

Zdroj: Chip.cz
Video tipy ze světa technologií od redakce Chip.cz –

Máte k článku připomínku? Napište nám

Seznam diskuze

Mohlo by se vám líbit








Všechny nejnovější zprávy

doporučujeme


bezpečnost

Tipy a triky