AI를 써서 최대 30배 빠르게 칩 설계를 최적화하는 AutoDMP에 대해선 GTC 2023 발표 때 짧막하게 소개했는데요. NVIDIA가 더 자세하게 쓴 글이 있네요.

현대의 칩은 특정한 기능을 지닌 블럭 단위로 구성됩니다. 이런 매크로는 디지털 칩 설계의 기본 단위인 표준 셀보다 훨씬 큽니다. 이들 블럭을 잘 배치해서 회로 구성의 복잡도를 줄이고 대역폭을 넓히며 전체적인 다이 크기는 작게 만들어야 합니다. 그래야 성능과 효율이 오릅니다.  

NVIDIA는 270만 개의 표준 셀과 320개의 메모리 매크로가 포함된 256코어 RISC-V의 레이아웃 최적화 작업에 이 AutoDMP를 썼습니다. NVIDIA DGX 스테이션 A100에서 최적화 작업을 하는데 3.5시간이 걸렸다네요.

왼쪽은 기존의 EDA 툴로 짠 것이고 오른쪽은 오토DMP로 나온 결과입니다. 비슷한...가요?

자신들의 방식으로 설계한 칩이 연결에 사용한 와이어의 길이, 전력 사용량, WNS/TNS 등에서 모두 좋은 결과를 냈다고 설명합니다. 

https://developer.nvidia.com/blog/autodmp-optimizes-macro-placement-for-chip-design-with-ai-and-gpus/