Jak by umělá inteligence mohla rychleji stavět počítačové čipy

Vědci používají umělou inteligenci k rychlejšímu vytváření počítačových čipů. Zasvěcenci z oboru tvrdí, že toto úsilí pravděpodobně povede k lepším čipům za nižší ceny pro uživatele.

Google nedávno oznámil, že pomocí AI pomáhá navrhovat další generaci čipů pro strojové učení. Po letech výzkumu se úsilí společnosti o AI vyplácí a bude použito v připravovaném čipu určeném pro výpočty AI. článek publikovaný v časopise Nature.

„Krása autonomního návrhu čipů spočívá v tom, že výrazně snižuje překážku vstupu pro společnosti, které mají přístup k výkonu čipů AI. protože k vytvoření vysoce kvalitního a aplikačně optimalizovaného designu je potřeba méně návrhářů,“ Stelios Diamantidis, senior ředitel

Synopsys Řešení umělé inteligence, která vyrábí software AI pro návrh čipů, uvedla v e-mailovém rozhovoru.

"V konečném důsledku to povede k většímu pohodlí, bezpečnosti, automatizaci a bezproblémové komunikaci téměř ve všech aspektech našeho života při nižších nákladech a v širší škále aplikací."

Počítače Stavební Počítače

Google používá AI k vytváření lepších verzí AI plánováním návrhu čipu. Software najde nejlepší místo pro umístění komponent, jako jsou CPU a paměti, což je náročné dělat v tak malých měřítcích.

„Naše metoda byla použita ve výrobě k návrhu nové generace Google TPU,“ napsali autoři článku, vedeného Azalií Mirhoseini a Annou, spoluvedoucí společnosti Google pro strojové učení pro systémy Goldie.

Výzkumníci společnosti Google tvrdili, že design AI by mohl mít „hlavní důsledky“ pro průmysl čipů. Podle vědců dokáže nová metoda Google vygenerovat vyrobitelné čipové plány za méně než šest hodin srovnatelné nebo lepší než ty, které vytvořili odborníci ve všech podstatných detailech, včetně výkonu, spotřeby energie a čipu plocha. Metoda by mohla ušetřit tisíce hodin lidské práce pro každou generaci mikročipů.

Yann LeCun, hlavní vědec Facebooku na AI, chválil papír jako "Velmi pěkná práce" na Twitteru, "toto je přesně ten typ nastavení, ve kterém RL září."

Jako hra v šachy

Návrh čipu může lidem zabrat týdny experimentů, řekl Diamantidis. Přirovnal tento proces k šachové hře, oblasti, kde AI již porazila lidi.

"Abyste získali představu o složitosti typického moderního návrhu integrovaného obvodu (IC), zvažte následující srovnání," dodal. „V šachové hře existuje zhruba 10 až 123. [mocnin] počet stavů nebo potenciálních řešení; v procesu umístění při návrhu čipu aktuálního dne je to 10 až 90 000."

Diamantidis předpovídá, že návrhy AI by mohly posunout výkon čipu a energetickou účinnost na více než 1000násobek současné úrovně.

"Prohledávání tohoto obrovského prostoru je velmi pracné úsilí, obvykle vyžaduje mnoho týdnů experimentování a často se řídí minulými zkušenostmi a kmenovými znalostmi," dodal. "Návrh čipů s podporou AI zavádí nové, generativní optimalizační paradigma, které využívá technologii zesíleného učení (RL) k autonomnímu hledání návrhových prostorů pro optimální řešení."

AI design čipů rychle roste, řekl Diamantidis. Synopsys je předním dodavatelem nástrojů pro návrh čipů s umělou inteligencí a jeho zákazníky jsou všechny velké polovodičové a elektronické společnosti na světě, prohlásil. Tyto společnosti buď dodávají čipy nebo vyvíjejí mobilní zařízení, vysoce výkonné výpočetní systémy a datová centra, telekomunikační zařízení a automobilové aplikace.

„Nemůžeme jmenovat konkrétní zákazníky, ale jen v posledních několika měsících byli osvojitelé našich nástrojů AI schopni nastavit a poté okamžitě porazit svět rekordy v produktivitě návrhů, kdy jsme schopni dosáhnout s jediným inženýrem během týdnů, co dříve trvalo celé týmy odborníků měsíce,“ Diamantidis řekl.

V konečném důsledku to budou uživatelé, kteří budou mít prospěch z lepších návrhů čipů, řekl Diamantidis. Dodal, že „to vše je poháněno naší touhou zpracovávat více dat, více automatizovat funkce v produktech, které používáme, a integrovat více inteligence do téměř všeho, čeho se dotýkáme naše životy."