Kuinka tekoäly voisi rakentaa tietokonesiruja nopeammin
Avaimet takeawayt
- Uusi menetelmä sirujen suunnittelemiseksi tekoälyä käyttämällä voi säästää tuhansia tunteja ihmisen vaivaa.
- Google ilmoitti äskettäin kehittäneensä tavan suunnitella tekoälyllä varustettuja siruja, joita käytetään kaupallisissa sovelluksissa.
- Jotkut tarkkailijat sanovat, että tekoälysuunnitteluprosessi tarkoittaa parempia siruja halvemmalla käyttäjille.
zf L / Getty Images
Tutkijat käyttävät tekoälyä rakentaakseen tietokonesiruja nopeammin. Alan sisäpiiriläiset sanovat, että ponnistelut johtavat todennäköisesti parempiin siruihin käyttäjille halvemmalla.
Google ilmoitti äskettäin käyttävänsä tekoälyä seuraavan sukupolven koneoppimissirujen suunnittelussa. Vuosien tutkimuksen jälkeen yrityksen tekoälytyöt kannattavat ja niitä käytetään tulevassa tekoälylaskentaan tarkoitetussa sirussa. Nature-lehdessä julkaistu artikkeli.
"Autonomisen sirusuunnittelun kauneus on, että se vähentää merkittävästi yritysten pääsyä markkinoille tekoälysirujen tehoon. koska tarvitaan vähemmän suunnittelijoita korkealaatuisen ja sovellusoptimoidun suunnittelun tuottamiseen", Stelios Diamantidis, johtaja
"Loppujen lopuksi se lisää käyttömukavuutta, turvallisuutta, automaatiota ja saumatonta viestintää lähes kaikilla elämämme osa-alueilla pienemmillä kustannuksilla ja laajemmassa valikoimassa sovelluksia."
Tietokoneet Tietokoneiden rakentaminen
Google käyttää tekoälyä luodakseen parempia versioita tekoälystä suunnittelemalla sirun suunnittelua. Ohjelmisto löytää parhaan paikan komponenttien, kuten prosessorien ja muistin, sijoittamiseen, mikä on haastavaa tehdä niin pienessä mittakaavassa.
"Menetelmäämme on käytetty tuotannossa Googlen seuraavan sukupolven TPU: n suunnitteluun", kirjoittajat kirjoittivat julkaisusta, jota johtivat Googlen järjestelmien koneoppimisen johtajat Azalia Mirhoseini ja Anna Goldie.
"Loppujen lopuksi se lisää käyttömukavuutta, turvallisuutta, automaatiota ja saumatonta viestintää lähes kaikilla elämämme osa-alueilla."
Googlen tutkijat väittivät, että tekoälysuunnittelulla voi olla "merkittäviä vaikutuksia" siruteollisuuteen. Tutkijoiden mukaan Googlen uusi menetelmä voi luoda valmistettavat sirusuunnitelmat alle kuudessa tunnissa verrattavissa tai parempia asiantuntijoiden tekemiin kaikissa olennaisissa yksityiskohdissa, mukaan lukien suorituskyky, energiankulutus ja siru alueella. Menetelmä voi säästää tuhansia työtunteja jokaista mikrosirujen sukupolvea kohden.
Facebookin johtava tekoälytutkija Yann LeCun kehui lehtiä "erittäin mukava työ" Twitterissä ja sanoi, että "tämä on juuri sellainen ympäristö, jossa RL loistaa".
Kuin shakkipeli
Sirun suunnittelu voi viedä ihmisiltä viikkoja kokeilun, Diamantidis sanoi. Hän vertasi prosessia shakkipeliin, alueeseen, jossa tekoäly on jo voittanut ihmiset.
"Jotta saat käsityksen tyypillisen modernin integroidun piirin (IC) suunnittelun monimutkaisuudesta, harkitse seuraavaa vertailua", hän lisäsi. "Shakkipelissä on noin 10:stä 123:een [teho] tilojen tai mahdollisten ratkaisujen lukumäärä; nykyisen päivän sirun sijoitteluprosessissa se on 10 - 90 000."
"Autonomisen sirusuunnittelun kauneus on, että se vähentää merkittävästi yritysten pääsyä markkinoille tekoälysirujen tehoon."
Diamantidis ennustaa, että tekoälymallit voivat nostaa sirun suorituskyvyn ja energiatehokkuuden yli 1000-kertaiseksi nykyiselle tasolle.
"Tämän valtavan tilan etsiminen on erittäin työvoimavaltaista työtä, joka vaatii tyypillisesti useiden viikkojen kokeilua ja usein aiempien kokemusten ja heimotiedon ohjaamana", hän lisäsi. "AI-pohjainen sirusuunnittelu esittelee uuden, generatiivisen optimoinnin paradigman, joka käyttää vahvistus-oppimisteknologiaa (RL) etsiäkseen itsenäisesti suunnittelutiloja optimaalisille ratkaisuille."
Sirujen tekoälysuunnittelu kasvaa nopeasti, Diamantidis sanoi. Synopsys on johtava tekoälyllä varustettujen sirusuunnittelutyökalujen toimittaja, ja sen asiakkaita ovat kaikki maailman suurimmat puolijohde- ja elektroniikkayritykset, hän väitti. Nämä yritykset joko toimittavat siruja tai kehittävät mobiililaitteita, korkean suorituskyvyn laskentajärjestelmiä ja datakeskuksia, tietoliikennelaitteita ja autosovelluksia.
Yuichiro Chino / Getty Images
"Emme voi nimetä tiettyjä asiakkaita, mutta vain muutaman viime kuukauden aikana tekoälytyökalujemme käyttäjät ovat pystyneet asettamaan maailman ja päihittämään sen heti ennätyksiä suunnittelun tuottavuudessa ja pystyä saavuttamaan yhden insinöörin avulla viikkoissa sen, mikä kesti kokonaisilta asiantuntijaryhmiltä kuukausia", Diamantidis sanoi.
Viime kädessä käyttäjät hyötyvät paremmasta sirusuunnittelusta, Diamantidis sanoi. Hän lisäsi, että "kaiken tämän taustalla on halumme käsitellä enemmän dataa ja automatisoida enemmän toimintoja käyttämissämme tuotteissa ja integroi enemmän älykkyyttä lähes kaikkeen, mikä koskettaa meidän elämät."