Google tvrdi da je njegov AI brži u dizajnu čipova

Google tvrdi da se razvio softver od umjetna inteligencija sposobna za brže dizajniranje računarskih čipova od ljudi. U članku objavljenom prije nekoliko dana, Google tvrdi da njegov novi AI može zamisliti čip za koji bi ljudima trebali mjeseci dizajniranja za manje od šest sati.

Umjetna inteligencija je već korišten za razvoj najnovije verzije čipova Jedinica za obradu zatezača (TPU) od Googlea, koji se koriste za obavljanje zadataka vezanih za umjetnu inteligenciju, rekao je Google. Googleovi inženjeri rekli su da bi napredak mogao imati "velike implikacije" na industriju poluvodiča.

U osnovi, radi se o otkrivanju gdje su komponente poput CPU i GPU jezgri i memorije postavljene jedna na drugu na čipu. Njihovo mjesto na tim malim pločama je važno jer utječe na potrošnju energije i brzinu obrade čipa; ožičenje i usmjeravanje signala potrebni za povezivanje svega su od velike važnosti.

Googleovi inženjeri Azalia Mirhoseini i Anna Goldie, zajedno sa svojim kolegama, u svojoj publikaciji opisuju sistem za duboko pojačavanje sposoban za stvaranje "osnovnih obrazaca" za manje od šest sati, dok ponekad to traje i mjesecima.

Drugim rečima, Google koristi umjetnu inteligenciju za dizajn čipova koji se mogu koristiti za stvaranje još sofisticiranijih sistema umjetne inteligencije.

Slični sistemi takođe mogu pobijediti ljude u složenim igrama poput go i šaha. U ovim scenarijima algoritmi su obučeni za premještanje dijelova koji povećavaju vaše šanse za pobjedu u igri, ali u scenariju pločica AI je osposobljen za pronalaženje najbolje kombinacije komponenata kako bi bio što efikasniji u igri.

Neuronska mreža takođe koristi neke tehnike koje je nekada smatrala industrija poluvodiča, ali napušteno kao slijepe ulice. Prema članku, sistem umjetne inteligencije dobio je 10.000 nacrta za čipove kako bi "naučio" šta funkcionira, a što ne.

"Naš pristup korišten je za dizajniranje sljedeće generacije Googleovih AI akceleratora i potencijalno može uštedjeti hiljade sati ljudskog napora za svaku novu generaciju", napisali su inženjeri. "U konačnici, vjerujemo da će moćniji hardver dizajniran za umjetnu inteligenciju pokretati napredak umjetne inteligencije, stvarajući simbiotski odnos između ta dva polja."

Prema članku, prilikom dizajniranja mikroprocesora ili akceleratora radnog opterećenja obično je potrebno definirati kako njegovi podsistemi rade na jeziku visoke razine, kao što su VHDL, SystemVerilog ili možda čak i Chisel.

Ovaj kôd će se na kraju prevesti u ono što se naziva mrežnom listom, koja opisuje kako skup makroblokova i standardnih ćelija moraju biti povezani žicama da bi obavljali funkcije čipa.

Standardne ćelije sadrže osnovne elemente kao što su NAND i NOR logička vratadok makroblokovi sadrže skup standardnih ćelija ili drugih elektroničkih komponenata namijenjenih obavljanju posebne funkcije, poput pružanja memorije na čipu ili procesorske jezgre. Stoga su makroblokovi mnogo veći od standardnih ćelija.

Zatim morate odabrati kako organizirati ovu listu ćelija i makroblokova na čipu. Prema Googleovim zaposlenicima, ljudskim inženjerima mogu biti potrebni tjedni ili čak mjeseci da rade sa specijalizovanim alatima za dizajn čipova i ponove se mnogo puta kako bi dobili optimizirani plan zasnovan na potrebama za potrošnjom energije, vremenom, brzinom itd.

Ono što se obično događa u ovom procesu je da se mjesto velikih makroblokova mora mijenjati kako se dizajn razvija. A onda morate pustiti da automatizirani alati, koji koriste neinteligentne algoritme, ubace mnoštvo manjih standardnih ćelija, a zatim očiste i ponavljaju dok ne završite, kaže doc.

Da bi ubrzali ovaj korak shematskog dizajna čipa, Googleovi stručnjaci za umjetnu inteligenciju stvorili su konvolucijski sistem neuronske mreže koji samostalno vrši postavljanje makro blokova za nekoliko sati kako bi postigao optimalan dizajn.

Standardni ćelije automatski stavljaju u prazna mjesta drugi softver, prema članku. Ovaj sistem za mašinsko učenje trebalo bi da bude u stanju da stvori idealan dijagram mnogo brže i bolje od metode inženjera koristeći tradicionalne automatizirane alate u industriji, zaposlenici Googlea objasnili su u svom članku.

Izvor: https://www.theregister.com/


Sadržaj članka pridržava se naših principa urednička etika. Da biste prijavili grešku, kliknite ovdje.

Budite prvi koji komentarišete

Ostavite komentar

Vaša e-mail adresa neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa *

*

*

  1. Za podatke odgovoran: Miguel Ángel Gatón
  2. Svrha podataka: Kontrola neželjene pošte, upravljanje komentarima.
  3. Legitimacija: Vaš pristanak
  4. Komunikacija podataka: Podaci se neće dostavljati trećim stranama, osim po zakonskoj obavezi.
  5. Pohrana podataka: Baza podataka koju hostuje Occentus Networks (EU)
  6. Prava: U bilo kojem trenutku možete ograničiti, oporaviti i izbrisati svoje podatke.