Как ИИ может быстрее создавать компьютерные чипы

Исследователи используют искусственный интеллект, чтобы быстрее создавать компьютерные чипы. Инсайдеры отрасли говорят, что эти усилия, вероятно, приведут к созданию более совершенных чипов по более низким ценам для пользователей.

Google недавно объявила, что использует ИИ для разработки следующего поколения микросхем машинного обучения. После многих лет исследований усилия компании по искусственному интеллекту окупаются и будут использоваться в следующем чипе, предназначенном для вычислений искусственного интеллекта, по словам статья, опубликованная в журнале Nature.

«Прелесть автономной конструкции чипа состоит в том, что она значительно снижает барьер для входа компаний в возможности доступа к мощи ИИ-чипов. потому что требуется меньше дизайнеров для создания высококачественного дизайна, оптимизированного для приложений », - сказал Стелиос Диамантидис, старший директор Решения Synopsys для искусственного интеллекта, которая производит программное обеспечение AI для проектирования микросхем, говорится в интервью по электронной почте.

«В конечном итоге это приведет к большему удобству, безопасности, автоматизации и бесперебойной связи практически во всех аспектах нашей жизни при меньших затратах и ​​в более широком спектре приложений».

Компьютеры Строительство Компьютеры

Google использует ИИ для создания лучших версий ИИ, планируя дизайн чипа. Программное обеспечение находит лучшее место для размещения таких компонентов, как процессоры и память, что сложно сделать в таких крошечных масштабах.

«Наш метод был использован в производстве для разработки следующего поколения Google TPU», - пишут авторы. работы под руководством соруководителей Google по машинному обучению для систем Азалии Мирхозейни и Анны Голди.

Исследователи Google заявили, что разработка ИИ может иметь «серьезные последствия» для индустрии микросхем. По словам ученых, новый метод Google позволяет создавать производимые планы микросхем менее чем за шесть часов. сопоставимы или превосходят те, которые сделаны экспертами, во всех важных деталях, включая производительность, энергопотребление и микросхему площадь. Этот метод может сэкономить тысячи часов человеческого труда для каждого поколения микрочипов.

Ян Лекун, главный специалист по искусственному интеллекту Facebook, похвалил газету как «очень хорошая работа» в Твиттере, где говорится, что «это именно та обстановка, в которой RL сияет».

Как игра в шахматы

По словам Диамантидиса, на создание микросхемы у людей могут уйти недели экспериментов. Он сравнил этот процесс с игрой в шахматы, областью, где ИИ уже победил людей.

«Чтобы дать вам представление о сложности типичной современной конструкции интегральной схемы (ИС), рассмотрите следующее сравнение», - добавил он. "В шахматной игре существует примерно от 10 до 123-го [степени] числа состояний или потенциальных решений; в процессе размещения микросхемы текущего дня - от 10 до 90 000 ».

Диамантидис прогнозирует, что проекты ИИ могут повысить производительность микросхем и энергоэффективность более чем в 1000 раз по сравнению с текущими уровнями.

«Обыск этого огромного пространства - очень трудоемкое мероприятие, обычно требующее многих недель экспериментов и часто основанное на прошлом опыте и знаниях племен», - добавил он. «Разработка микросхем с использованием ИИ представляет новую парадигму генеративной оптимизации, в которой используется технология обучения с подкреплением (RL) для автономного поиска оптимальных решений в области проектирования».

По словам Диамантидиса, разработка микросхем на основе искусственного интеллекта стремительно развивается. По его словам, Synopsys является ведущим поставщиком инструментов для проектирования микросхем на базе искусственного интеллекта, а его клиентами являются все крупные производители полупроводников и электроники в мире. Эти компании либо поставляют микросхемы, либо разрабатывают мобильные устройства, высокопроизводительные вычислительные системы и центры обработки данных, телекоммуникационное оборудование и автомобильные приложения.

«Мы не можем назвать конкретных клиентов, но всего за последние несколько месяцев пользователи наших инструментов искусственного интеллекта смогли установить, а затем немедленно превзойти мировой рекорды по продуктивности проектирования, позволяя за несколько недель достичь с помощью одного инженера того, на что раньше уходили месяцы целым группам экспертов », - сказал Диамантидис. сказал.

По словам Диамантидиса, в конечном итоге пользователи получат выгоду от улучшенной конструкции микросхем. Он добавил, что «все это вызвано нашим желанием обрабатывать больше данных, автоматизировать больше функций в продуктах, которые мы используем, и интегрируем больше интеллекта почти во все, что касается наши жизни."