AI가 컴퓨터 칩을 더 빠르게 구축하는 방법

연구원들은 인공 지능을 사용하여 컴퓨터 칩을 더 빠르게 구축하고 있습니다. 업계 관계자는 이러한 노력이 사용자에게 더 낮은 가격에 더 나은 칩으로 이어질 가능성이 있다고 말합니다.

Google은 최근 AI를 사용하여 차세대 기계 학습 칩 설계를 지원한다고 발표했습니다. 수년간의 연구 끝에 회사의 AI 노력은 성과를 거두고 있으며 AI 계산을 위한 곧 출시될 칩에 사용될 것이라고 합니다. 네이처 저널에 발표된 논문.

"자율 칩 설계의 아름다움은 기업이 AI 칩의 힘에 접근할 수 있도록 진입 장벽을 크게 낮춘다는 것입니다. 고품질의 응용 프로그램에 최적화된 디자인을 생산하는 데 필요한 디자이너가 더 적기 때문입니다."라고 Stelios Diamantidis, 수석 이사 Synopsys 인공 지능 솔루션칩 설계를 위한 AI 소프트웨어를 생산하는 는 이메일 인터뷰에서 말했다.

"궁극적으로 더 저렴한 비용으로 더 다양한 애플리케이션에서 우리 삶의 거의 모든 측면에 걸쳐 더 많은 편의성, 안전, 자동화 및 원활한 통신을 제공할 것입니다."

컴퓨터 빌딩 컴퓨터

Google은 AI를 사용하여 칩 설계를 계획함으로써 더 나은 AI 버전을 구축하고 있습니다. 소프트웨어는 CPU 및 메모리와 같은 구성 요소를 배치하기에 가장 좋은 위치를 찾습니다.

"우리의 방법은 차세대 Google TPU를 설계하기 위해 프로덕션에서 사용되었습니다."라고 저자는 썼습니다. Google의 시스템 머신 러닝 공동 책임자인 Azalia Mirhoseini와 Anna가 이끄는 논문의 골디.

구글 연구원들은 AI 디자인이 칩 산업에 "주요 의미"를 가질 수 있다고 주장했다. 과학자들에 따르면, 새로운 Google 방법은 6시간 이내에 제조 가능한 칩 계획을 생성할 수 있습니다. 성능, 에너지 소비 및 칩을 포함한 모든 필수 세부 사항에서 전문가가 만든 것과 비슷하거나 우수합니다. 지역. 이 방법은 모든 세대의 마이크로칩에 대해 수천 시간의 인력을 절약할 수 있습니다.

페이스북의 수석 AI 과학자 얀 르쿤(Yann LeCun)은 논문을 다음과 같이 칭찬했다. 트위터에 "아주 멋진 작품"이라며 "이것이 바로 RL이 빛나는 설정 유형"이라고 말했다.

체스 게임처럼

Diamantidis는 칩을 설계하는 데 몇 주가 걸릴 수 있다고 말했습니다. 그는 그 과정을 AI가 이미 인간을 이긴 영역인 체스 게임에 비유했습니다.

"일반적인 최신 집적 회로(IC) 설계의 복잡성을 이해하려면 다음 비교를 고려하십시오."라고 그는 덧붙였습니다. "체스 게임에는 대략 10에서 123의 [제곱] 수의 상태 또는 잠재적인 솔루션이 있습니다. 현재 칩을 디자인하는 배치 과정에서 10에서 90,000 사이입니다."

Diamantidis는 AI 설계가 칩 성능과 에너지 효율성을 현재 수준의 1,000배 이상으로 높일 수 있을 것으로 예측합니다.

"이 광대한 공간을 찾는 것은 매우 노동 집약적인 노력이며 일반적으로 몇 주 동안의 실험을 필요로 하며 종종 과거 경험과 부족 지식에 의해 안내됩니다."라고 그는 덧붙였습니다. "AI 지원 칩 설계는 강화 학습(RL) 기술을 사용하여 최적의 솔루션을 위한 설계 공간을 자율적으로 검색하는 새로운 생성 최적화 패러다임을 도입합니다."

칩의 AI 설계는 빠르게 성장하고 있다고 Diamantidis는 말했습니다. Synopsys는 AI 지원 칩 설계 도구의 선두 공급업체이며 고객은 전 세계의 모든 주요 반도체 및 전자 회사라고 그는 주장했습니다. 이들 회사는 모바일 장치, 고성능 컴퓨팅 시스템 및 데이터 센터, 통신 장비, 자동차 애플리케이션에 칩을 공급하거나 개발하고 있습니다.

"특정 고객의 이름을 지정할 수는 없지만 지난 몇 개월 동안 AI 도구를 채택한 사람들은 세계를 설정하고 즉시 이길 수 있었습니다. 전체 전문가 팀이 몇 개월 걸리던 작업을 한 명의 엔지니어로 몇 주 만에 달성할 수 있는 설계 생산성 기록" Diamantidis 말했다.

궁극적으로 사용자는 더 나은 칩 디자인의 혜택을 받을 것이라고 Diamantidis는 말했습니다. 그는 "이 모든 것은 더 많은 데이터를 처리하고 더 많은 자동화를 우리가 사용하는 제품의 기능을 제공하고, 만지는 거의 모든 것에 더 많은 인텔리전스를 통합합니다. 우리의 삶."