Google susține că AI-ul său este mai rapid în proiectarea cipurilor

Google susține că s-a dezvoltat un software de inteligență artificială capabilă să proiecteze cipuri de computer mai repede decât oamenii. Într-un articol publicat în urmă cu câteva zile, Google susține că un cip care ar dura oamenilor luni de proiectare poate fi imaginat de noua sa IA în mai puțin de șase ore.

Inteligență artificială a fost deja folosit pentru a dezvolta cea mai recentă iterație a cipurilor Unitate de prelucrare a tensorului (TPU) de către Google, care sunt utilizate pentru a efectua sarcini legate de inteligența artificială, a spus Google. Inginerii Google au spus că avansul ar putea avea „implicații majore” pentru industria semiconductoarelor.

În esență, este vorba de a afla unde componente cum ar fi nucleele CPU și GPU și memoria sunt plasate una împotriva celeilalte pe cip. Amplasarea lor pe aceste plăci mici este importantă deoarece afectează consumul de energie și viteza de procesare a cipului; cablarea și rutare de semnal necesare pentru a conecta totul este de o mare importanță.

Inginerii Google, Azalia Mirhoseini și Anna Goldie, împreună cu colegii lor, descriu în publicația lor un sistem de învățare profundă capabil să creeze „tipare de bază” în mai puțin de șase ore, în timp ce uneori durează luni.

Cu alte cuvinte, Google folosește inteligența artificială pentru a proiecta cipuri care pot fi utilizate pentru a crea sisteme de inteligență artificială și mai sofisticate.

Sisteme similare pot, de asemenea, să învingă oamenii în jocuri complexe precum go și șah. În aceste scenarii, algoritmii sunt instruiți pentru a muta piese care vă cresc șansele de a câștiga jocul, dar în scenariul de țiglă, AI este instruit pentru a găsi cea mai bună combinație de componente pentru a fi cât mai eficient posibil în joc.

Rețeaua neuronală folosește, de asemenea, unele tehnici care au fost cândva luate în considerare de industria semiconductoarelor, dar abandonate ca fundaturi. Potrivit articolului, sistemul de inteligență artificială a primit 10.000 de planuri pentru cipuri pentru a „învăța” ce funcționează și ce nu.

„Abordarea noastră a fost utilizată pentru a proiecta următoarea generație de acceleratoare de inteligență artificială Google și are potențialul de a economisi mii de ore de efort uman pentru fiecare nouă generație”, au scris inginerii. "În cele din urmă, credem că hardware-ul mai puternic proiectat de AI va conduce la avansarea AI, creând o relație simbiotică între cele două domenii."

Conform articolului, atunci când proiectați un microprocesor sau un accelerator de sarcină, este de obicei necesar să definiți modul în care funcționează subsistemele sale într-un limbaj de nivel înalt, cum ar fi VHDL, SystemVerilog sau poate chiar Chisel.

Acest cod se va traduce în cele din urmă în ceea ce se numește netlist, care descrie modul în care un set de macroblocuri și celule standard trebuie să fie conectate prin fire pentru a îndeplini funcțiile cipului.

Celulele standard conțin elemente de bază, cum ar fi porțile logice NAND și NORîntrucât macroblocurile conțin un set de celule standard sau alte componente electronice destinate să îndeplinească o funcție specială, cum ar fi furnizarea de memorie on-chip sau un nucleu de procesor. Prin urmare, macroblocurile sunt mult mai mari decât celulele standard.

Apoi, trebuie să alegeți cum să organizați această listă de celule și macroblocuri pe cip. Potrivit angajaților Google, ar putea dura ingineri umani săptămâni sau chiar luni pentru a lucra cu instrumente specializate de proiectare a cipurilor și itera de multe ori pentru a obține un plan optimizat pe baza nevoilor de consum de energie, sincronizare, viteză etc.

Ce se întâmplă de obicei în acest proces este că locația marilor blocuri mari trebuie schimbată pe măsură ce se dezvoltă designul. Și atunci trebuie să lăsați instrumentele automate, care folosesc algoritmi neinteligenți, să cadă în multitudinea de celule standard mai mici, apoi să curățați și să repetați până când ați terminat, spune documentul.

Pentru a accelera acest pas de proiectare schematică a cipurilor, specialiștii în inteligență artificială Google au creat un sistem de rețea neuronală convoluțională care efectuează plasarea macro-blocurilor în câteva ore pentru a obține un design optim.

Celulele standard sunt plasate automat în spații goale de către alte programe, conform articolului. Acest sistem de învățare automată ar trebui să poată produce o diagramă ideală mult mai rapidă și mai bună decât metoda inginerilor umani utilizând instrumentele automate tradiționale din industrie, au explicat angajații Google în articolul lor.

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


Conținutul articolului respectă principiile noastre de etică editorială. Pentru a raporta o eroare, faceți clic pe aici.

Fii primul care comenteaza

Lasă comentariul tău

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

*

*

  1. Responsabil pentru date: Miguel Ángel Gatón
  2. Scopul datelor: Control SPAM, gestionarea comentariilor.
  3. Legitimare: consimțământul dvs.
  4. Comunicarea datelor: datele nu vor fi comunicate terților decât prin obligație legală.
  5. Stocarea datelor: bază de date găzduită de Occentus Networks (UE)
  6. Drepturi: în orice moment vă puteți limita, recupera și șterge informațiile.