Nvidia veut utiliser son IA pour améliorer la conception de puces

L’IA pourrait-elle permettre aux géants de l’industrie d’aboutir à des semi-conducteurs mieux conçus ? Nvidia aime à le croire. La firme a dévoilé ce lundi des nouvelles recherches qui démontre comment l‘intelligence artificielle peut justement être mise à contribution pour améliorer le design de certaines puces. Une initiative qui n’a rien d’un hasard, alors que le groupe est actuellement leader sur le marché des GPUs dédiés à l’IA et voués, notamment, aux supercalculateurs.

Comme le rappelle le South China Morning Post, la conception des semi-conducteurs implique pour l’essentiel de savoir comment répartir au mieux des milliards de transistors (sorte de minuscules interrupteurs) sur une plaque de silicium de plus en plus petite. Le placement de ces transistors a souvent un impact majeur dans les performances de la puce au final, et c’est sur ce point que Nvidia et son IA pourraient effectivement se montrer utiles. L’idée ? Aboutir à des puces plus puissantes, plus économes en énergie et moins coûteuses à produire en s’appuyant sur une conception assistée par IA.

Donner un nouvel élan à la conception de puces…

Dans le détail, l’industrie s’appuie déjà sur des outils comme Synopsys ou encore Cadence Design Systems pour optimiser au maximum le placement des transistors sur une puce, mais Nvidia voudrait aller plus loin en ajoutant à ce type de solutions une couche d’IA de son cru.

L’étude dévoilée en début de semaine par la firme va dans ce sens. Elle montre qu’en utilisant une combinaisons de techniques d’IA, il est possible de trouver de meilleures solutions de placement pour des grands groupes de transistors. Cette étude, basée sur des travaux conduits au préalable par l’Université du Texas, vise par ailleurs à améliorer des recherches similaires effectuées en 2021 par Alphabet (maison mère de Google) mais qui avaient suscité la controverse, souligne le SCMP.

Pour Nvidia et ses ingénieurs, le passage à une conception de puces assistée par IA est requis pour permettre de continuer à progresser sur ce terrain, alors que les limites de la loi Moore commencent à être atteintes. Cette dernière prévoit en effet que les puces deviennent de plus en plus puissantes et abordables. Une réalité qui s’émousse un peu, alors que la course à la puissance tend à s’essouffler et que les coûts par transistor sont globalement à la hausse sur les dernières générations de puces.

« Pour continuer à aller de l’avant et à offrir plus de valeur aux clients, nous ne pouvons pas nous contenter de transistors moins chers. Nous devons l’obtenir en étant plus astucieux dans la conception », estime d’ailleurs Bill Dally, Directeur scientifique de Nvidia. Pour lui, le recours à l’IA pour la conception et l’amélioration des semi-conducteurs semble être une évidence. Reste maintenant à savoir quand et comment Nvidia mettrait tout cela en oeuvre.