인공 지능을 만드는 데 사용되는 세계 최고의 컴퓨터 반도체 설계 회사인 엔비디아가 27일 AI가 반도체 설계를 개선하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 설명하는 새로운 연구를 보여줬다고 로이터통신이 28일(현지시각) 보도했다.

반도체를 설계하는 과정에는 수백억 개의 작은 온-오프 스위치인 트랜지스터를 실리콘 조각 위 어디에 배치할 지 결정하는 과정이 포함된다. 이러한 트랜지스터의 정확한 배치는 칩의 비용, 속도 및 전력 소비에 큰 영향을 미친다.

반도체 설계 엔지니어는 시높시스(Synopsys) 및 케이던스 디자인 시스템즈(Cadence Design Systems)와 같은 회사의 복잡한 설계 소프트웨어를 사용해 이러한 트랜지스터의 배치를 최적화한다.

27일 엔비디아는 대규모 트랜지스터 그룹을 배치하는 더 나은 방법을 찾기 위해 인공 지능 기술의 조합을 사용할 수 있음을 보여주는 논문을 발표했다. 이 논문은 논란이 됐었던 알파벳 구글의 2021년 논문을 개선하는 것을 목표로 했다.

[로이터/연합뉴스 제공]

엔비디아 연구는 강화 학습이라고 하는 것을 사용한 텍사스 대학 연구원이 개발한 기존 노력에, 더 나은 결과를 얻기 위해 두 번째 인공 지능 모델을 적용했다.

엔비디아의 수석 과학자인 빌 댈리(Bill Dally)는 반도체 제조 개선이 차세대 칩 제조 기술에서 더 높은 트랜지스터당 비용으로 느려지고 있기 때문에 이 작업이 중요하다고 말했다.

이는 인텔의 공동 창립자인 고든 무어(Gordon Moore)의 "반도체는 항상 더 저렴해지고 빨라질 것"이라는 유명한 예측에 반하는 것이다.

댈리는 "계속해서 앞으로 나아가고 고객에게 더 많은 가치를 제공하려면, 더 저렴한 트랜지스터로는 불가능하다. 우리는 설계를 더 영리하게 해야 한다"라고 말했다.