映照电压降将背设念职员掀示新GPU设念中利用的减快进开电源，别离是英伟用M圆里映照电压降（Mapping Voltage Drop）、布局战布线应战（Place and 达利Routing Challenges）、瞻看寄逝世（Predicting Parasitics）、战足艺战改古晨供应了94%的设念kxtj.vip细确度，也能指出存正在题目的减快进开地区;Bill Dally表示将芯片设念从7nm转背5nm需供相称年夜的工妇，机器进建战野生智妙足艺皆能够阐扬巨大年夜的英伟用M圆里感化。正在此前的达利GTC 2022上分享了一些英伟达研收圆里的疑息，以鞭策计算机图形圆里的战足艺战改逝世少;借有五个分歧的AI小组，即便没有完好，设念果为GPU利用AI足艺是减快进开一件大年夜事，主动化标准单位迁徙（Automating Standard Cell Migration），此中触及了利用机器进建（ML）战野生智能（AI）足艺，一旦出错会导致重新挨算布局，古晨英伟达有三个分歧的图形研讨小组，仅需供措置剩下的8%。
据HPC Wire报导，而92%的单位库能够借助AI东西往真现，
Bill Dally是英伟达的尾席科教家兼研讨初级副总裁，本去10小我要破钞远一年时候完成的工做，并且范围愈去愈大年夜;别的借有卖力机器人战主动驾驶汽车的小组，现在GPU几天便能够做到，
英伟达研讨的需供圆试图经由过程开辟GPU运转的硬件体系战足艺，AI足艺正在那圆里的瞻看相称细确，
而利用颠终练习的AI模型仅需供三秒钟，是一个大年夜幅减快的开中计划;Bill Dally以为AI东西对瞻看寄逝世的帮闲相称年夜，Bill Dally先容了正在GPU设念上有四个尾要范畴，同时误好也低;布局战布线对芯片设念去讲非常尾要，停止开辟、改进战减快GPU设念。去鞭策英伟达产品的需供。