NVIDIA publicó una nueva investigación sobre el uso de chatbots que pueden generar respuestas similares a las humanas para en el proceso de diseño de semiconductores (chips).
Los chips modernos contienen decenas de miles de millones de transistores, y encontrar la manera de ubicarlos en el silicio representa uno de los desafíos más difíciles de la industria tecnológica actual, una tarea que lleva a miles de ingenieros años en su finalización. Los chips de NVIDIA se encuentran entre los más complejos de la industria y se han vuelto fundamentales para impulsar tecnologías como ChatGPT.
Desde hace dos años, la inteligencia artificial de NVIDIA ha estado desempeñando un papel crucial en el diseño de chips a gran escala. Aunque este enfoque no es nuevo, tenemos que recordar que NVIDIA, por ejemplo, emplea diversos algoritmos respaldados por IA para acelerar la labor de los ingenieros. Si bien las partes más complejas del diseño siguen siendo tareas humanas, aspectos como la distribución y equilibrio de la SRAM en el chip, para optimizar los transistores y la superficie, son trabajo de la inteligencia artificial, la cual lleva a cabo simulaciones y aprendizaje continuo.
La IA ayuda a diseñar chips
Esta tecnología resulta fascinante y parece sacada de un escenario futurista, pero su propósito es claro, ahorrar tiempo en tareas de gran relevancia que de otra forma implicarían ensayo y error constante hasta alcanzar la solución óptima. Por lo tanto, NVIDIA, con un enfoque hasta ahora desconocido, emplea tres décadas de datos en diseño de chips para entrenar una inteligencia artificial en formato de chatbot.
Dejando eso en perspectiva, mantener un chatbot resulta ser una inversión considerable y, a medida que se busca expandir su escala, la demanda de recursos de hardware se incrementa significativamente. Sin embargo, lo verdaderamente destacado es que NVIDIA ha llegado a la conclusión de que desarrollar un chatbot mas pequeño, uno que sea considerablemente menos potente que ChatGPT, ofrece ventajas significativas en términos de precisión de respuestas y, al mismo tiempo, controla los costos.
En otras palabras, un chatbot de menor tamaño demuestra ser más certero en sus respuestas que uno de mayor complejidad y, al mismo tiempo, mantiene los gastos bajo control. Además de este enfoque, NVIDIA está utilizando secuencias de código generadas por la inteligencia artificial para identificar componentes del chip que no se utilizan de manera eficiente. Esta tarea es supervisada por ingenieros y les permite avanzar con mayor rapidez en el proceso de diseño, ya que se ahorran el tiempo dedicado a la búsqueda y pueden centrarse en tareas de corrección y mejora.
Fuente: Reuters