Kaip AI galėtų greičiau sukurti kompiuterio lustus

Tyrėjai naudoja dirbtinį intelektą, kad greičiau sukurtų kompiuterių lustus. Pramonės atstovai teigia, kad šios pastangos gali lemti geresnius lustus už mažesnes kainas vartotojams.

„Google“ neseniai paskelbė, kad naudoja AI, kad padėtų kurti naujos kartos mašininio mokymosi lustus. Po ilgų tyrimų metų bendrovės AI pastangos atsiperka ir bus panaudotos būsimame luste, skirtame dirbtinio intelekto skaičiavimams. žurnale Nature paskelbtas straipsnis.

„Autonominio lusto dizaino grožis yra tas, kad jis žymiai sumažina kliūtis įmonėms patekti į AI lustų galią. nes norint sukurti aukštos kokybės ir pritaikymui optimizuotą dizainą reikia mažiau dizainerių“, – vyresnysis direktorius Stelios Diamantidis.

Synopsys Dirbtinio intelekto sprendimai, kuri gamina dirbtinio intelekto programinę įrangą, skirtą mikroschemų projektavimui, sakė interviu el. paštu.

„Galų gale tai suteiks daugiau patogumo, saugumo, automatizavimo ir sklandaus ryšio beveik visuose mūsų gyvenimo aspektuose mažesnėmis sąnaudomis ir įvairesnėmis programomis.

Kompiuteriai Statyba Kompiuteriai

„Google“ naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų geresnes AI versijas, planuodama lusto dizainą. Programinė įranga suranda geriausią vietą komponentams, pvz., CPU ir atminčiai, sudėti, o tai padaryti esant tokiam mažam mastui yra sudėtinga.

„Mūsų metodas buvo naudojamas gamyboje kuriant naujos kartos Google TPU“, – rašė autoriai straipsnio, kuriam vadovavo „Google“ sistemų mašininio mokymosi vadovės Azalia Mirhoseini ir Anna Goldie.

„Google“ mokslininkai teigė, kad AI dizainas gali turėti „didelių pasekmių“ lustų pramonei. Pasak mokslininkų, naujasis „Google“ metodas gali sukurti pagaminamų lustų planus per mažiau nei šešias valandas visos esminės detalės, įskaitant našumą, energijos suvartojimą ir mikroschemą, yra panašios arba pranašesnės už ekspertų sukurtus plotas. Šis metodas galėtų sutaupyti tūkstančius valandų žmogaus darbo kiekvienai mikroschemų kartai.

„Facebook“ vyriausiasis dirbtinio intelekto mokslininkas Yann LeCun gyrė popierių kaip „labai gražus darbas“ socialiniame tinkle „Twitter“, sakydamas: „Būtent tokia aplinka šviečia RL“.

Kaip šachmatų žaidimas

Diamantidis sakė, kad norint sukurti lustą, žmonėms gali prireikti savaičių eksperimentų. Jis palygino šį procesą su šachmatų žaidimu, sritimi, kurioje AI jau įveikė žmones.

„Kad suprastumėte įprasto šiuolaikinio integrinio grandyno (IC) dizaino sudėtingumą, apsvarstykite šį palyginimą“, – pridūrė jis. „Šachmatų žaidime yra maždaug nuo 10 iki 123 [galios] būsenų arba galimų sprendimų; Kuriant dabartinės dienos lustą, jis yra nuo 10 iki 90 000."

Diamantidis prognozuoja, kad dirbtinio intelekto dizainas gali padidinti lusto našumą ir energijos vartojimo efektyvumą iki daugiau nei 1000 kartų dabartinio lygio.

„Ieškojimas šioje didžiulėje erdvėje yra labai daug darbo reikalaujantis darbas, paprastai reikalaujantis daugelio savaičių eksperimentų ir dažnai vadovaujamasi praeities patirtimi ir genčių žiniomis“, – pridūrė jis. „Su DI įgalintas lusto dizainas pristato naują generatyvaus optimizavimo paradigmą, kuri naudoja sustiprinimo mokymosi (RL) technologiją, kad būtų galima savarankiškai ieškoti projektavimo erdvės optimaliems sprendimams.

AI lustų dizainas sparčiai auga, sakė Diamantidis. Jis teigė, kad „Synopsys“ yra pirmaujanti dirbtinį intelektą palaikančių lustų projektavimo įrankių tiekėja, o jos klientai yra visos pagrindinės puslaidininkių ir elektronikos įmonės pasaulyje. Šios įmonės tiekia lustus arba kuria mobiliuosius įrenginius, didelio našumo skaičiavimo sistemas ir duomenų centrus, telekomunikacijų įrangą ir automobilių taikomąsias programas.

„Negalime įvardyti konkrečių klientų, bet tik per pastaruosius kelis mėnesius mūsų dirbtinio intelekto įrankių naudotojai sugebėjo nustatyti, o paskui iš karto aplenkti pasaulį. rekordus projektavimo produktyvumo srityje, su vienu inžinieriumi per kelias savaites gali pasiekti tai, ko anksčiau prireikė ištisoms ekspertų komandoms mėnesių“, – sakė Diamantidis. sakė.

Galiausiai vartotojai turės naudos iš geresnio lusto dizaino, sakė Diamantidis. Jis pridūrė, kad „visą tai lemia mūsų noras apdoroti daugiau duomenų, daugiau automatizuoti funkcijos mūsų naudojamuose gaminiuose ir integruoti daugiau išmanumo beveik visuose, kas liečia mūsų gyvenimai."