Google prétend avoir développé un logiciel de intelligence artificielle capable de concevoir des puces informatiques plus rapidement que les humains. Dans un article publié il y a quelques jours, Google affirme qu'une puce dont la conception prendrait des mois à des humains peut être imaginée par sa nouvelle IA en moins de six heures.
Intelligence artificielle a déjà été utilisé pour développer la dernière itération des puces Unité de traitement de tendeur (TPU) par Google, qui sont utilisés pour effectuer des tâches liées à l'intelligence artificielle, a déclaré Google. Les ingénieurs de Google ont déclaré que cette avancée pourrait avoir des "implications majeures" pour l'industrie des semi-conducteurs.
Il s'agit essentiellement de déterminer où les composants tels que les cœurs CPU et GPU et la mémoire sont placés les uns contre les autres sur la puce. Leur emplacement sur ces petites cartes est important car il affecte la consommation électrique et la vitesse de traitement de la puce ; le câblage et l'acheminement des signaux requis pour tout connecter sont d'une grande importance.
Les ingénieurs de Google, Azalia Mirhoseini et Anna Goldie, ainsi que leurs collègues, décrivent dans leur publication un système d'apprentissage par renforcement en profondeur capable de créer des « modèles de base » en moins de six heures, alors que cela prend parfois des mois.
En d'autres termes, Google utilise l'intelligence artificielle pour concevoir des puces qui peuvent être utilisées pour créer des systèmes d'intelligence artificielle encore plus sophistiqués.
Des systèmes similaires peuvent également battre les humains dans des jeux complexes comme le go et les échecs. Dans ces scénarios, les algorithmes sont entraînés à déplacer des pièces qui augmentent vos chances de gagner le jeu, mais dans le scénario des tuiles, l'IA est entraînée à trouver la meilleure combinaison de composants pour la rendre aussi efficace que possible dans le jeu.
Le réseau de neurones utilise également certaines techniques qui étaient autrefois considérés par l'industrie des semi-conducteurs, mais abandonnés comme des impasses. Selon l'article, le système d'intelligence artificielle a reçu 10.000 XNUMX plans de puces pour "apprendre" ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
"Notre approche a été utilisée pour concevoir la prochaine génération d'accélérateurs d'IA de Google et a le potentiel d'économiser des milliers d'heures d'effort humain pour chaque nouvelle génération", ont écrit les ingénieurs. "En fin de compte, nous pensons qu'un matériel plus puissant conçu par l'IA favorisera l'avancement de l'IA, créant une relation symbiotique entre les deux domaines."
Selon l'article, lors de la conception d'un microprocesseur ou d'un accélérateur de charge de travail, il est généralement nécessaire de définir le fonctionnement de ses sous-systèmes dans un langage de haut niveau, tel que VHDL, SystemVerilog ou peut-être même Chisel.
Ce code finira par se traduire par ce qu'on appelle une netlist, qui décrit comment un ensemble de macroblocs et de cellules standard doit être connecté par des fils pour exécuter les fonctions de la puce.
Les cellules standard contiennent des éléments de base tels que les portes logiques NAND et NORtandis que les macroblocs contiennent un ensemble de cellules standard ou d'autres composants électroniques destinés à remplir une fonction spéciale, telle que fournir une mémoire sur puce ou un cœur de processeur. Par conséquent, les macroblocs sont beaucoup plus grands que les cellules standard.
Ensuite, vous devez choisir comment organiser cette liste de cellules et de macroblocs sur la puce. Selon les employés de Google, cela peut prendre des semaines, voire des mois, aux ingénieurs humains pour travailler avec des outils de conception de puces spécialisés et itérer plusieurs fois pour obtenir un plan optimisé en fonction des besoins de consommation d'énergie, de synchronisation, de vitesse, etc.
Ce qui se passe généralement dans ce processus, c'est que l'emplacement des grands macroblocs doit être modifié au fur et à mesure que la conception se développe. Et puis vous devez laisser les outils automatisés, qui utilisent des algorithmes peu intelligents, déposer la multitude de cellules standard plus petites, puis nettoyer et répéter jusqu'à ce que vous ayez terminé, dit le doc.
Pour accélérer cette étape de conception schématique de la puce, les spécialistes de l'intelligence artificielle de Google ont créé un système de réseau neuronal convolutif qui effectue lui-même le placement de macro-blocs en quelques heures pour obtenir une conception optimale.
Les cellules standard sont automatiquement placées dans des espaces vides par d'autres logiciels, selon l'article. Ce système d'apprentissage automatique devrait être capable de produire un diagramme idéal beaucoup plus rapidement et mieux que la méthode des ingénieurs humains à l'aide d'outils automatisés traditionnels de l'industrie, ont expliqué les employés de Google dans leur article.
source: https://www.theregister.com/