黄教主最近在台大的演讲中表示：AI 为我们带来了巨大的机遇，反应敏捷的企业将利用 AI 技术提升竞争力， 而未能善用 AI 的企业将面临衰退。详细参看：《黄仁勋台大毕典演说全文 》 - 知乎 (zhihu.com)
让我们来看看 GPU 芯片周边有哪些人工智能的影子吧。
芯片设计
人工智能可以使芯片设计更快、更准确且更具成本效益，同时缓解日益严重的技术人才短缺问题。
芯片设计人员面临着一项艰巨的任务，即在缩小尺寸的同时提供不断增加的功能，同时管理生产和最终成本。擅长分析和平衡多种复杂因素的人工智能是一种理想的解决方案。以下是制造商可以使用 AI 优化芯片设计的五种方法。
加速芯片设计周期
降低生产成本
提高芯片性能
提高工艺性
缓解人才短缺
详细参看：制造商在芯片设计中受益于AI的5种方式-EDN 电子技术设计 (ednchina.com)
AMD 和 NVIDIA 已经将 AI 应用于芯片设计中了。
EDA
国微芯自主开发的新一代特征化平台，基于自主高效的负载均衡分布式系统，内嵌高速仿真软件以及机器学习引擎，能快速抽取客户在先进工艺节点所需要的先进模型（包括不同PVT下CCS、LVF、Aging等模型）。
详细参看：芯天成特征化建模平台-深圳国微芯科技有限公司 (gwxeda.com)
GPU 芯片
英特尔 ｜ INTEL
Intel® Arc™- Xe Super Sampling
英伟达 ｜ NVIDIA
Deep Learning Super Sampling (DLSS) Technology | NVIDIA
Pixel Perfect: RTX Video Super Resolution Now Available | NVIDIA Blog
超微 ｜ AMD
AMD FidelityFX™ Super Resolution | AMD
其他资料
当AI开始设计芯片，人类工程师该如何应对？| 深度解读AI+EDA如何成为芯片设计新范式_哔哩哔哩_bilibili
总结
AI 加持的 GPU 芯片设计更加高效可靠
EDA 工具中集成 AI 辅助设计大有可为
GPU 芯片中集成特定 AI 加速硬件可以增强渲染效果的同时还更加高效（目前算法主要集中在超采样）
