গুগল দাবি করেছে যে বিকাশ হয়েছে একটি সফ্টওয়্যার মানুষের চেয়ে দ্রুত কম্পিউটার চিপস ডিজাইন করতে সক্ষম কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা। কিছু দিন আগে প্রকাশিত একটি নিবন্ধে গুগল দাবি করেছে যে এমন একটি চিপ যা মানুষের ডিজাইন করতে কয়েক মাস সময় নেয়, এটি তার নতুন এআই ছয় ঘন্টারও কম সময়ে কল্পনা করতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ইতিমধ্যে চিপগুলির সর্বশেষ পুনরাবৃত্তি বিকাশ করতে ব্যবহৃত হয়েছে টেনশনার প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ) গুগল দ্বারা, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত কার্য সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়, গুগল বলেছিল। গুগল ইঞ্জিনিয়াররা বলেছেন, অগ্রিম অর্ধপরিবাহী শিল্পের জন্য "বড় ধরনের প্রভাব" পড়তে পারে।
মূলত, এটি সিপিইউ এবং জিপিইউ কোর এবং মেমরির মতো উপাদানগুলি চিপের উপরে একে অপরের বিপরীতে স্থাপন করা হয়েছে তা খুঁজে বের করার বিষয়ে। এই ছোট বোর্ডগুলিতে তাদের অবস্থান গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি চিপের বিদ্যুৎ খরচ এবং প্রক্রিয়াকরণের গতিকে প্রভাবিত করে; সমস্ত সংযোগের জন্য প্রয়োজনীয় তারের এবং সিগন্যাল রুটিংটি খুব গুরুত্ব দেয়।
গুগলের প্রকৌশলী আজালিয়া মিরহোসেইনি এবং আন্না গোল্ডি তাদের সহকর্মীদের সাথে তাদের প্রকাশনায় একটি গভীর শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার ব্যবস্থা বর্ণনা করেছেন যা ছয় ঘণ্টারও কম সময়ে "বেসিক নিদর্শন" তৈরি করতে সক্ষম হয়, আবার কখনও কখনও কয়েক মাস সময় লাগে।
অন্য কথায়, গুগল চিপস ডিজাইন করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করছে যা আরও বেশি পরিশীলিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সিস্টেম তৈরিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
অনুরূপ সিস্টেমগুলি গো এবং দাবা জাতীয় জটিল গেমগুলিতেও মানুষকে পরাজিত করতে পারে। এই পরিস্থিতিতে, অ্যালগরিদমগুলি টুকরোগুলি সরানো প্রশিক্ষণ দেয় যা আপনার গেম জয়ের সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে, তবে টাইলের দৃশ্যে, এআইটিকে গেমটিতে যতটা সম্ভব দক্ষ করার জন্য উপাদানগুলির সর্বোত্তম সংমিশ্রণ সন্ধানের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
নিউরাল নেটওয়ার্ক কিছু কৌশলও ব্যবহার করে যেগুলি একবার সেমিন্ডাক্টর শিল্প দ্বারা বিবেচনা করা হত, কিন্তু মৃত প্রান্ত হিসাবে পরিত্যক্ত হয়। নিবন্ধ অনুসারে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা কী কাজ করে এবং কী না তা "শিখতে" চিপসের জন্য 10.000 টি ব্লুপ্রিন্ট পেয়েছিল।
ইঞ্জিনিয়াররা লিখেছেন, "আমাদের পদ্ধতিটি Google এআই এর ত্বরান্বিতদের পরবর্তী প্রজন্মের নকশা তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়েছে এবং প্রতিটি নতুন প্রজন্মের জন্য হাজার হাজার ঘন্টা মানুষের প্রচেষ্টা বাঁচানোর সম্ভাবনা রয়েছে," ইঞ্জিনিয়াররা লিখেছেন। "শেষ পর্যন্ত, আমরা বিশ্বাস করি যে আরও শক্তিশালী এআই-ডিজাইন করা হার্ডওয়্যার এআইয়ের অগ্রগতি চালিত করবে, যা দুটি ক্ষেত্রের মধ্যে সিম্বিওটিক সম্পর্ক তৈরি করবে।"
নিবন্ধ অনুসারে, একটি মাইক্রোপ্রসেসর বা একটি ওয়ার্কলোড এক্সিলার ডিজাইন করার সময়, সাধারণত এটির উপরি সিস্টেমগুলি কীভাবে একটি উচ্চ-স্তরের ভাষায়, যেমন ভিএইচডিএল, সিস্টেমভাইরিলগ, বা এমনকি চিসেলের মতো কাজ করে তা নির্ধারণ করা প্রয়োজন।
এই কোডটি শেষ পর্যন্ত একটি নেটলিস্ট যাকে বলা হয় তার মধ্যে অনুবাদ করবে, যা বর্ণনা করে যে কীভাবে চিপের কাজগুলি সম্পাদন করতে তারের মাধ্যমে ম্যাক্রোব্লকস এবং স্ট্যান্ডার্ড সেলগুলি সংযুক্ত করা উচিত be
স্ট্যান্ডার্ড কোষগুলিতে NAND এবং NOR লজিক গেটগুলির মতো মৌলিক উপাদান রয়েছেযদিও ম্যাক্রোব্লকগুলিতে স্ট্যান্ডার্ড সেল বা অন্যান্য ইলেকট্রনিক উপাদানগুলির একটি সেট রয়েছে যা কোনও বিশেষ ক্রিয়াকলাপ সম্পাদনের উদ্দেশ্যে করা হয়, যেমন অন-চিপ মেমরি বা প্রসেসরের কোর সরবরাহ করার জন্য। অতএব, ম্যাক্রোব্লকগুলি স্ট্যান্ডার্ড কোষগুলির চেয়ে অনেক বড়।
তারপরে আপনাকে কীভাবে এই চিপে ঘর এবং ম্যাক্রোব্লকগুলির তালিকাটি व्यवस्थित করবেন তা চয়ন করতে হবে। গুগল কর্মীদের মতে, বিশেষ প্রকট চিপ ডিজাইন সরঞ্জামগুলির সাথে কাজ করতে মানব প্রকৌশলীরা সপ্তাহ বা এমনকি কয়েক মাস সময় নিতে পারে এবং বিদ্যুত ব্যবহার, সময়, গতি ইত্যাদির প্রয়োজনের ভিত্তিতে একটি অনুকূলিত পরিকল্পনা পেতে বহুবার পুনরাবৃত্তি করতে পারে
সাধারণত এই প্রক্রিয়াতে যা ঘটে তা হ'ল ডিজাইনটি বিকাশের সাথে সাথে বড় ম্যাক্রব্লকগুলির অবস্থান পরিবর্তন করতে হবে। এবং তারপরে আপনাকে অটোমেটেড সরঞ্জামগুলিতে, যা নির্বিঘ্নে অ্যালগোরিদম ব্যবহার করে, ছোট স্ট্যান্ডার্ড কোষের ভিড়ে ফেলে দেয় এবং তারপরে পরিষ্কার হয়ে যায় এবং কাজ শেষ না হওয়া পর্যন্ত, ডক বলে says
এই চিপ স্কিম্যাটিক ডিজাইনের পদক্ষেপটি গতি বাড়ানোর জন্য, গুগল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশেষজ্ঞরা একটি কনফিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক সিস্টেম তৈরি করেছেন যা একটি অনুকূল নকশা অর্জনের জন্য কয়েক ঘন্টার মধ্যে নিজেরাই ম্যাক্রো-ব্লক স্থান নির্ধারণ করে।
নিবন্ধ অনুযায়ী স্ট্যান্ডার্ড সেলগুলি অন্য সফ্টওয়্যার দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে খালি জায়গায় স্থাপন করা হয়। এই মেশিন লার্নিং সিস্টেম মানব প্রকৌশলী পদ্ধতির চেয়ে অনেক বেশি দ্রুত এবং ভাল একটি আদর্শ চিত্র তৈরি করতে সক্ষম হওয়া উচিত শিল্পে প্রচলিত স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জাম ব্যবহার করে গুগল কর্মীরা তাদের নিবন্ধে ব্যাখ্যা করেছেন।
উৎস: https://www.theregister.com/