Google afirma que la seva IA és més ràpida en el disseny de xips

Google afirma haver desenvolupat un programari de intel·ligència artificial capaç de dissenyar xips d'ordinador més ràpid que els humans. En un article publicat fa pocs dies, Google afirma que un xip que als humans els prendria mesos dissenyar pot ser imaginat per la seva nova IA en menys de sis hores.

La intel·ligència artificial ja s'ha utilitzat per desenvolupar l'última iteració dels xips de la Unitat de processament de tensor (TPU) de Google, Que s'utilitzen per realitzar tasques relacionades amb la intel·ligència artificial, va dir Google. Els enginyers de Google han assenyalat que l'avanç podria tenir «implicacions importants» per a la indústria dels semiconductors.

Essencialment, es tracta d'esbrinar on es col·loquen components com els nuclis de CPU i GPU i la memòria entre si en el xip. La seva ubicació en aquestes petites plaques és important perquè afecta el consum d'energia i la velocitat de processament de el xip; el cablejat i l'enrutament del senyal necessaris per connectar tot és de gran importància.

Les enginyeres de Google Azalia Mirhoseini i Anna Goldie, juntament amb els seus col·legues, descriuen en la seva publicació un sistema d'aprenentatge de reforç profund capaç de crear «patrons bàsics» en menys de sis hores, mentre que de vegades es necessiten mesos.

En altres paraules, Google està utilitzant intel·ligència artificial per a dissenyar xips que es poden usar per a crear sistemes d'intel·ligència artificial encara més sofisticats.

Els sistemes similars també poden vèncer els humans en jocs complexos com el go i els escacs. En aquests escenaris, els algoritmes estan entrenats per moure peces que augmenten les seves possibilitats de guanyar el joc, però en l'escenari de fitxes, la IA està entrenada per trobar la millor combinació de components perquè sigui el més eficient possible en el joc.

La xarxa neuronal també utilitza algunes tècniques que alguna vegada van ser considerades per la indústria dels semiconductors, però que es van abandonar com carrerons sense sortida. Segons l'article, el sistema d'intel·ligència artificial va rebre 10.000 plànols de xips per «aprendre» què funciona i què no.

«El nostre mètode s'ha utilitzat per dissenyar la propera generació d'acceleradors d'intel·ligència artificial de Google i té el potencial d'estalviar milers d'hores d'esforç humà per a cada nova generació», van escriure els enginyers. «Finalment, creiem que un maquinari dissenyat per IA més poderós impulsarà l'avanç de la IA, creant una relació simbiòtica entre els dos camps».

Segons l'article, a l'dissenyar un microprocessador o un accelerador de càrrega de treball, normalment és necessari definir com funcionen els seus subsistemes en un llenguatge d'alt nivell, com VHDL, SystemVerilog, o potser fins i tot Chisel.

Aquest codi eventualment es traduirà en el que s'anomena netlist, que descriu com un conjunt de macroblocs i cel·les estàndard han d'estar connectats per cables per realitzar les funcions de l'xip.

Les cel·les estàndard contenen elements bàsics com portes lògiques NAND i NOR, Mentre que els macroblocs contenen un conjunt de cel·les estàndard o altres components electrònics destinats a realitzar una funció especial, com proporcionar memòria en xip o un nucli de processador. Per tant, els macroblocs són molt més grans que les cèl·lules estàndard.

Després, ha de triar com organitzar aquesta llista de cel·les i macroblocs en el xip. Segons els empleats de Google, els enginyers humans poden trigar setmanes o fins i tot mesos en treballar amb eines de disseny de xips especialitzades i iterar moltes vegades per obtenir un pla optimitzat basat en les necessitats de consum d'energia, sincronització, velocitat, etc.

El que sol passar en aquest procés és que la ubicació dels macroblocs grans ha de canviar-se a mesura que es desenvolupa el disseny. I després has de deixar que les eines automatitzades, que fan servir algoritmes no intel·ligents, col·loquin la multitud de cel·les estàndard més petites, i després netes i repeteixes fins que acabis, diu el document.

Per accelerar aquest pas de disseny esquemàtic de l'xip, els especialistes en intel·ligència artificial de Google van crear un sistema de xarxa neuronal convolucional que realitza la col·locació de macroblocs per si sol en unes hores per aconseguir un disseny òptim.

Les cel·les estàndard es col·loquen automàticament en espais buits per un altre programari, segons l'article. Aquest sistema d'aprenentatge automàtic hauria de poder produir un diagrama ideal molt més ràpid i millor que el mètode d'enginyers humans que utilitzen eines automatitzades tradicionals en la indústria, van explicar els empleats de Google en el seu article.

font: https://www.theregister.com/


Deixa el teu comentari

La seva adreça de correu electrònic no es publicarà. Els camps obligatoris estan marcats amb *

*

*

  1. Responsable de les dades: Miguel Ángel Gatón
  2. Finalitat de les dades: Controlar l'SPAM, gestió de comentaris.
  3. Legitimació: El teu consentiment
  4. Comunicació de les dades: No es comunicaran les dades a tercers excepte per obligació legal.
  5. Emmagatzematge de les dades: Base de dades allotjada en Occentus Networks (UE)
  6. Drets: En qualsevol moment pots limitar, recuperar i esborrar la teva informació.