Cómo la IA podría construir chips de computadora más rápido

Los investigadores están utilizando inteligencia artificial para construir chips de computadora más rápido. Los expertos de la industria dicen que es probable que el esfuerzo conduzca a mejores chips a precios más bajos para los usuarios.

Google anunció recientemente que está utilizando IA para ayudar a diseñar su próxima generación de chips de aprendizaje automático. Después de años de investigación, los esfuerzos de IA de la compañía están dando sus frutos y se utilizarán en un próximo chip destinado a la computación de IA, según un artículo publicado en la revista Nature.

"La belleza del diseño de chips autónomos es que reduce significativamente la barrera de entrada para que las empresas accedan al poder de los chips de IA. porque se necesitan menos diseñadores para producir un diseño de alta calidad y optimizado para aplicaciones ", Stelios Diamantidis, director senior de

Soluciones de inteligencia artificial Synopsys, que produce software de inteligencia artificial para el diseño de chips, dijo en una entrevista por correo electrónico.

"En última instancia, resultará en más conveniencia, seguridad, automatización y comunicaciones fluidas en casi todos los aspectos de nuestras vidas a un costo menor y en una variedad más amplia de aplicaciones".

Computadoras Construcción de computadoras

Google está utilizando la IA para crear mejores versiones de la IA mediante la planificación del diseño de un chip. El software encuentra el mejor lugar para colocar componentes como CPU y memoria, lo cual es un desafío a escalas tan pequeñas.

"Nuestro método se ha utilizado en producción para diseñar la próxima generación de TPU de Google", escribieron los autores. del artículo, dirigido por los codirectores de aprendizaje automático para sistemas de Google, Azalia Mirhoseini y Anna Goldie.

Los investigadores de Google afirmaron que el diseño de la IA podría tener "implicaciones importantes" para la industria de los chips. Según los científicos, el nuevo método de Google puede generar planes de chips fabricables en menos de seis horas que son comparables o superiores a los realizados por expertos en todos los detalles esenciales, incluido el rendimiento, el consumo de energía y el chip zona. El método podría ahorrar miles de horas de trabajo humano por cada generación de microchips.

El científico jefe de inteligencia artificial de Facebook, Yann LeCun, elogió el papel como "muy buen trabajo" en Twitter, diciendo "este es exactamente el tipo de entorno en el que RL brilla".

Como un juego de ajedrez

Diseñar un chip puede llevar a los humanos semanas de experimentación, dijo Diamantidis. Él comparó el proceso con un juego de ajedrez, un área donde la IA ya ha vencido a los humanos.

"Para darle una idea de la complejidad de un diseño de circuito integrado (IC) moderno típico, considere la siguiente comparación", agregó. "En el juego de ajedrez, hay aproximadamente 10 hasta el número 123 [de potencia] de estados o soluciones potenciales; en el proceso de colocación del diseño de un chip del día actual, es del 10 al 90.000 ".

Diamantidis predice que los diseños de IA podrían impulsar el rendimiento del chip y la eficiencia energética a más de 1000 veces los niveles actuales.

"Buscar en este vasto espacio es un esfuerzo que requiere mucha mano de obra, por lo general requiere muchas semanas de experimentación y, a menudo, se guía por experiencias pasadas y conocimientos tribales", agregó. "El diseño de chip habilitado por IA introduce un nuevo paradigma de optimización generativa que utiliza tecnología de aprendizaje por refuerzo (RL) para buscar de forma autónoma espacios de diseño para soluciones óptimas".

El diseño de chips con inteligencia artificial está creciendo rápidamente, dijo Diamantidis. Synopsys es un proveedor líder de herramientas de diseño de chips habilitadas por IA, y sus clientes son todas las principales empresas de semiconductores y electrónica del mundo, afirmó. Estas empresas suministran chips o desarrollan dispositivos móviles, centros de datos y sistemas informáticos de alto rendimiento, equipos de telecomunicaciones y aplicaciones de automoción.

"No podemos nombrar clientes específicos, pero solo en los últimos meses, los usuarios de nuestras herramientas de inteligencia artificial han podido establecer, y luego vencer de inmediato, el mundo récords en productividad de diseño, pudiendo lograr con un solo ingeniero en semanas lo que solía llevar meses a equipos enteros de expertos ”, Diamantidis dijo.

En última instancia, los usuarios serán los que se beneficiarán de mejores diseños de chips, dijo Diamantidis. Agregó que "todo esto está siendo impulsado por nuestro deseo de procesar más datos, automatizar más funciones en los productos que utilizamos, e integramos más inteligencia en casi todo lo que toca nuestras vidas."