Google-k bere AI txipen diseinuan azkarragoa dela dio

Google-k garatu duela dio ren software bat ordenagailuko txipak gizakiak baino azkarrago diseinatzeko gai den adimen artifiziala. Duela egun batzuk argitaratutako artikulu batean, Google-k dio gizakiak diseinatzeko hilabeteak beharko lituzkeen txipa sei ordu baino gutxiagotan bere AI berriak imajina dezakeela.

Inteligentzia artifiziala dagoeneko txipen azken bertsioa garatzeko erabili da Tentsorea Tratatzeko Unitatea (TPU) Google-k egina, adimen artifizialarekin lotutako zereginak egiteko erabiltzen direnak, Google-k esan duenez. Google ingeniariek esan dute aurrerapenak "ondorio handiak" izan ditzakeela erdieroaleen industrian.

Funtsean, CPU eta GPU nukleoak eta memoria bezalako osagaiak txipean elkarren artean non kokatzen diren jakitea da. Plaka txiki hauetan kokatzea garrantzitsua da, txiparen energia kontsumoan eta prozesatzeko abiaduran eragiten baitu; dena konektatzeko beharrezkoak diren kableatuak eta seinaleak bideratzeak garrantzi handia du.

Google-ko Azalia Mirhoseini eta Anna Goldie ingeniariek, lankideekin batera, argitalpenean sei ordu baino gutxiagotan "oinarrizko ereduak" sortzeko gai den indartze ikasteko sistema sakona deskribatzen dute, batzuetan hilabeteak behar diren bitartean.

Bestela esanda, Google adimen artifiziala erabiltzen ari da adimen artifizialeko sistema are sofistikatuagoak sortzeko erabil daitezkeen txipak diseinatzeko.

Antzeko sistemek gizakiak gara ditzakete joan eta xakea bezalako joko konplexuetan. Eszenatoki hauetan, algoritmoak jokoan irabazteko aukerak areagotzen dituzten piezak mugitzeko trebatzen dira, baina fitxen agertokian, AI trebatzen da osagaien konbinazio onena aurkitzeko jokoan ahalik eta eraginkorrena izan dadin.

Sare neuronalak teknika batzuk ere erabiltzen ditu erdieroaleen industriak jotzen zituen garai batean, baina kale gabeko bide gisa abandonatuta zeuden. Artikuluaren arabera, adimen artifizialeko sistemak 10.000 plano jaso zituen txipetarako, zer funtzionatzen duen eta zer ez "ikasteko".

"Gure ikuspegia Google-ren AI azeleragailuen hurrengo belaunaldia diseinatzeko erabili da eta belaunaldi berri bakoitzarentzako milaka ordu giza ahalegina aurrezteko ahalmena du", idatzi dute ingeniariek. "Azkenean, uste dugu AI diseinatutako hardware indartsuagoak AIren aurrerapena bultzatuko duela, bi eremuen arteko harreman sinbiotikoa sortuz".

Artikuluaren arabera, mikroprozesadorea edo lan-karga bizkortzailea diseinatzerakoan, normalean, bere azpisistemek goi-mailako hizkuntzan nola funtzionatzen duten zehaztu behar da, hala nola VHDL, SystemVerilog edo agian Chisel.

Kode hau azkenean netlist deritzonera itzuliko da, eta makroblokeen multzoa eta zelula estandarrak kableen bidez nola konektatu behar diren deskribatzen du txiparen funtzioak betetzeko.

Zelula estandarrek NAND eta NOR ate logikoak bezalako oinarrizko elementuak dituztealdiz, makrobloiek funtzio berezi bat betetzeko xedea duten gelaxka estandarrak edo beste osagai elektroniko batzuk dituzte, hala nola txipeko memoria edo prozesadorearen nukleoa eskaintzea. Hori dela eta, makroblokeak zelula estandarrak baino askoz handiagoak dira.

Ondoren, aukeratu behar duzu nola antolatu gelaxken eta makroblokeen zerrenda txipean. Googleren langileen arabera, giza ingeniariek asteak edo hilabeteak igaro ditzakete txipa diseinatzeko tresna espezializatuekin lan egiteko eta askotan errepikatzen da energia optimizatzeko, denbora, abiadura eta abar beharren araberako plan optimizatua lortzeko.

Prozesu honetan normalean gertatzen dena da diseinua garatu ahala makrobloke handien kokapena aldatu behar dela. Eta orduan utzi behar dituzu tresna automatizatuak, algoritmo adimendunak erabiltzen dituztenak, gelaxka estandar txikiagoak askatzen dituztela eta, ondoren, garbitu eta errepikatu amaitu arte, dio dokumentuak.

Txiparen diseinu eskematikoaren urrats hori azkartzeko, Google adimen artifizialeko espezialistek neurona sareko sistema konboluzionala sortu zuten, ordu batzuetan makro-blokeen kokapena bere kabuz egiten duena diseinu optimoa lortzeko.

Artikuluaren arabera, gelaxka estandarrak automatikoki espazio hutsetan jartzen dituzte beste software batek. Makina ikasteko sistema hau gai izan beharko luke diagrama ideal bat egiteko giza ingeniarien metodoa baino askoz azkarrago eta hobeto industrian ohiko tresna automatizatuak erabiliz, Google-ko langileek beren artikuluan azaldu dutenez.

Fuente: https://www.theregister.com/


Artikuluaren edukia gure printzipioekin bat dator etika editoriala. Akats baten berri emateko egin klik hemen.

Idatzi lehenengo iruzkina

Utzi zure iruzkina

Zure helbide elektronikoa ez da argitaratuko. Beharrezko eremuak markatuta daude *

*

*

  1. Datuen arduraduna: Miguel Ángel Gatón
  2. Datuen xedea: SPAM kontrolatzea, iruzkinen kudeaketa.
  3. Legitimazioa: Zure baimena
  4. Datuen komunikazioa: datuak ez zaizkie hirugarrenei jakinaraziko legezko betebeharrez izan ezik.
  5. Datuak biltegiratzea: Occentus Networks-ek (EB) ostatatutako datu-basea
  6. Eskubideak: Edonoiz zure informazioa mugatu, berreskuratu eta ezabatu dezakezu.