Yapay Zeka Bilgisayar Çiplerini Nasıl Daha Hızlı Oluşturabilir?
Önemli Çıkarımlar
- AI kullanarak çip tasarlamanın yeni bir yöntemi, binlerce saatlik insan çabasından tasarruf sağlayabilir.
- Google kısa süre önce, ticari bir uygulamada kullanılacak AI ile çip tasarlamanın bir yolunu geliştirdiğini duyurdu.
- Bazı gözlemciler, AI tasarım sürecinin kullanıcılar için daha düşük fiyatlarla daha iyi çipler anlamına geleceğini söylüyor.
zf L / Getty Images
Araştırmacılar, bilgisayar çiplerini daha hızlı oluşturmak için yapay zeka kullanıyor. Sektörün içindekiler, çabanın muhtemelen kullanıcılar için daha düşük fiyatlarla daha iyi çiplere yol açacağını söylüyor.
Google kısa süre önce, yeni nesil makine öğrenimi çiplerini tasarlamaya yardımcı olmak için AI kullandığını duyurdu. Yıllarca süren araştırmalardan sonra, şirketin AI çabaları meyvesini veriyor ve göre, AI hesaplaması için yaklaşan bir çipte kullanılacak. Nature dergisinde yayınlanan bir makale.
"Otonom çip tasarımının güzelliği, şirketlerin AI çiplerinin gücüne erişmesi için giriş engelini önemli ölçüde azaltmasıdır. çünkü yüksek kaliteli ve uygulama için optimize edilmiş bir tasarım üretmek için daha az tasarımcıya ihtiyaç var," diyor kıdemli direktör Stelios Diamantidis.
"Nihayetinde, hayatımızın hemen her alanında daha düşük maliyetle ve daha geniş bir uygulama yelpazesinde daha fazla kolaylık, güvenlik, otomasyon ve sorunsuz iletişim ile sonuçlanacak."
Bilgisayarlar Bina Bilgisayarları
Google, bir çipin tasarımını planlayarak AI'nın daha iyi sürümlerini oluşturmak için AI kullanıyor. Yazılım, bu kadar küçük ölçeklerde yapılması zor olan CPU ve bellek gibi bileşenleri yerleştirmek için en iyi yeri bulur.
Yazarlar, "Yöntemimiz, yeni nesil Google TPU'yu tasarlamak için üretimde kullanıldı" dedi. Google'ın sistemler için makine öğrenimi eş başkanları Azalia Mirhoseini ve Anna tarafından yönetilen makalenin Goldie.
"Nihayetinde, hayatımızın hemen her alanında daha fazla kolaylık, güvenlik, otomasyon ve kesintisiz iletişim ile sonuçlanacak."
Google araştırmacıları, AI tasarımının çip endüstrisi için "önemli etkileri" olabileceğini iddia etti. Bilim adamlarına göre, yeni Google yöntemi, altı saatten daha kısa bir sürede üretilebilir çip planları üretebilir. performans, enerji tüketimi ve çip dahil olmak üzere tüm önemli ayrıntılarda uzmanlar tarafından yapılanlarla karşılaştırılabilir veya daha üstün alan. Yöntem, her nesil mikroçip için binlerce saatlik insan çalışmasından tasarruf sağlayabilir.
Facebook'un baş yapay zeka bilimcisi Yann LeCun, gazeteyi övdü Twitter'da "çok güzel iş" diyerek, "Bu tam olarak RL'nin parladığı ortam türüdür."
Satranç Oyunu gibi
Diamantidis, bir çip tasarlamanın insanların haftalarca deney yapmasını gerektirebileceğini söyledi. Süreci, AI'nın zaten insanları yendiği bir alan olan bir satranç oyununa benzetti.
"Size tipik bir modern entegre devre (IC) tasarımının karmaşıklığı hakkında bir fikir vermek için aşağıdaki karşılaştırmayı göz önünde bulundurun" diye ekledi. "Satranç oyununda, kabaca 10 üzeri 123. [güç] sayıda durum veya potansiyel çözüm vardır; günümüz çipini tasarlamanın yerleştirme sürecinde, 10 üzeri 90.000'dir."
"Otonom çip tasarımının güzelliği, şirketlerin AI çiplerinin gücüne erişmesi için giriş engelini önemli ölçüde azaltmasıdır."
Diamantidis, AI tasarımlarının çip performansını ve enerji verimliliğini mevcut seviyelerin 1.000 katından fazlasına çıkarabileceğini tahmin ediyor.
"Bu geniş alanı aramak, genellikle haftalarca deney gerektiren ve genellikle geçmiş deneyimler ve kabile bilgisi tarafından yönlendirilen çok emek yoğun bir çabadır" diye ekledi. "AI özellikli çip tasarımı, optimum çözümler için tasarım alanlarını özerk bir şekilde aramak için pekiştirmeli öğrenme (RL) teknolojisini kullanan yeni, üretken bir optimizasyon paradigması sunuyor."
Diamantidis, çiplerin AI tasarımının hızla büyüdüğünü söyledi. Synopsys, AI özellikli çip tasarım araçlarının lider tedarikçisidir ve müşterilerinin dünyadaki her büyük yarı iletken ve elektronik şirketi olduğunu iddia etti. Bu şirketler, mobil cihazlara, yüksek performanslı bilgi işlem sistemlerine ve veri merkezlerine, telekomünikasyon ekipmanlarına ve otomotiv uygulamalarına çip tedarik ediyor veya geliştiriyor.
Yuichiro Chino / Getty Images
"Belirli müşterilerin adlarını veremiyoruz, ancak yalnızca son birkaç ayda, AI araçlarımızı benimseyenler dünyayı ayarlayabildi ve ardından hemen yendi. Tasarım üretkenliğinde rekorlar kırıyor, eskiden tüm uzman ekiplerin aylarca sürdüğünü tek bir mühendisle haftalar içinde başarabiliyor," Diamantidis dedim.
Diamantidis, nihayetinde, daha iyi çip tasarımlarından faydalanacak olanın kullanıcılar olacağını söyledi. "Bütün bunlar, daha fazla veri işleme, daha fazlasını otomatikleştirme arzumuz tarafından yönlendiriliyor" dedi. kullandığımız ürünlerde işlev görür ve dokunan hemen hemen her şeye daha fazla zeka entegre eder. hayatlarımız."