Как AI може да изгради компютърни чипове по-бързо

Изследователите използват изкуствен интелект за по-бързо изграждане на компютърни чипове. Инсайдери от индустрията казват, че усилията вероятно ще доведат до по-добри чипове на по-ниски цени за потребителите.

Google наскоро обяви, че използва AI, за да помогне при проектирането на следващото си поколение чипове за машинно обучение. След години на изследвания, усилията на компанията AI се изплащат и ще бъдат използвани в предстоящ чип, предназначен за изчисления на AI, според статия, публикувана в списание Nature.

„Красотата на автономния дизайн на чипове е, че той значително намалява бариерата за навлизане на компаниите за достъп до силата на AI чиповете защото са необходими по-малко дизайнери, за да се създаде висококачествен и оптимизиран за приложения дизайн“, Стелиос Диамантидис, старши директор на

Решения за изкуствен интелект на Synopsys, която произвежда AI софтуер за проектиране на чипове, каза в интервю по имейл.

„В крайна сметка това ще доведе до повече удобство, безопасност, автоматизация и безпроблемни комуникации в почти всеки аспект от живота ни на по-ниска цена и в по-голямо разнообразие от приложения.“

Компютри Изграждане Компютри

Google използва AI за изграждане на по-добри версии на AI чрез планиране на дизайна на чипа. Софтуерът намира най-доброто място за поставяне на компоненти като процесори и памет, което е предизвикателство да се направи в толкова малки мащаби.

„Нашият метод е използван в производството за проектиране на следващото поколение TPU на Google“, пишат авторите на доклада, ръководен от съ-ръководителите на машинното обучение за системи на Google, Азалия Мирхосейни и Анна Голди.

Изследователите на Google твърдят, че дизайнът на изкуствен интелект може да има „големи последици“ за индустрията на чиповете. Според учените новият метод на Google може да генерира планове за технологични чипове за по-малко от шест часа, които са сравними или по-добри от тези, направени от експерти във всички основни детайли, включително производителност, консумация на енергия и чип ■ площ. Методът може да спести хиляди часове човешка работа за всяко поколение микрочипове.

Главният учен на AI във Facebook Ян Лекун, похвали хартията като "много хубава работа" в Twitter, казвайки, че "това е точно този тип обстановка, в която RL блести."

Като игра на шах

Проектирането на чип може да отнеме на хората седмици експериментиране, каза Диамантидис. Той оприличи процеса на игра на шах, област, в която AI вече е победил хората.

„За да ви даде представа за сложността на типичен дизайн на модерна интегрална схема (IC), помислете за следното сравнение“, добави той. „В играта на шах има приблизително 10 до 123-та [степенна] брой състояния или потенциални решения; в процеса на поставяне на проектиране на чип за текущ ден, той е от 10 до 90 000-ти."

Диамантидис прогнозира, че дизайните на AI могат да повишат производителността на чиповете и енергийната ефективност до повече от 1000 пъти текущите нива.

„Търсенето на това огромно пространство е много трудоемко усилие, което обикновено изисква много седмици експериментиране и често се ръководи от минал опит и племенни знания“, добави той. „Дизайнът на чипове с AI въвежда нова, генеративна парадигма за оптимизация, която използва технология за обучение с подсилване (RL) за автономно търсене в дизайнерски пространства за оптимални решения.“

Дизайнът на чипове с изкуствен интелект бързо се разраства, каза Диамантидис. Synopsys е водещ доставчик на инструменти за проектиране на чипове с AI, а неговите клиенти са всяка голяма компания за полупроводници и електроника в света, твърди той. Тези компании доставят чипове или разработват мобилни устройства, високопроизводителни изчислителни системи и центрове за данни, телекомуникационно оборудване и автомобилни приложения.

„Не можем да посочим конкретни клиенти, но само през последните няколко месеца, привържениците на нашите инструменти за изкуствен интелект успяха да настроят и след това незабавно да победят света рекорди в производителността на дизайна, като е в състояние да постигне с един инженер за седмици това, което преди отнемаше месеци на цели екипи от експерти", Диамантидис казах.

В крайна сметка потребителите ще бъдат тези, които ще се възползват от по-добрия дизайн на чипове, каза Диамантидис. Той добави, че „всичко това се ръководи от желанието ни да обработваме повече данни, да автоматизираме повече функционира в продуктите, които използваме, и интегрира повече интелигентност в почти всичко, което се докосва нашия живот."