Google tvrdí, že sa vyvinul softvér umelá inteligencia schopná navrhovať počítačové čipy rýchlejšie ako ľudia. V článku zverejnenom pred pár dňami Google tvrdí, že čip, ktorého dizajn by ľuďom trval mesiace, si jeho nová AI dokáže predstaviť za menej ako šesť hodín.
Umela inteligencia sa už použil na vývoj najnovšej iterácie čipov Jednotka na spracovanie napínačov (TPU) od spoločnosti Google, ktoré sa používajú na vykonávanie úloh spojených s umelou inteligenciou, uviedol Google. Inžinieri spoločnosti Google uviedli, že tento pokrok môže mať „zásadné dôsledky“ pre polovodičový priemysel.
V podstate ide o to, prísť na to, kde sú na čipu umiestnené komponenty ako jadrá CPU a GPU a pamäť. Ich umiestnenie na týchto malých doskách je dôležité, pretože ovplyvňuje spotrebu energie a rýchlosť spracovania čipu; elektroinštalácia a smerovanie signálu potrebné na pripojenie všetkého majú obrovský význam.
Inžinieri spoločnosti Google Azalia Mirhoseini a Anna Goldie spolu so svojimi kolegami vo svojej publikácii popisujú hlboký systém výučby, ktorý je schopný vytvárať „základné vzory“ za menej ako šesť hodín, niekedy to trvá mesiace.
Inými slovami, Google pomocou umelej inteligencie navrhuje čipy, pomocou ktorých je možné vytvoriť ešte sofistikovanejšie systémy umelej inteligencie.
Podobné systémy môžu poraziť ľudí aj v zložitých hrách, ako sú go and šach. V týchto scenároch sú algoritmy trénované na pohyb častí, ktoré zvyšujú vaše šance na víťazstvo v hre, ale v scenári dlaždíc je AI trénovaná na hľadanie najlepšej kombinácie komponentov, aby bola v hre čo najefektívnejšia.
Neurónová sieť tiež využíva niektoré techniky ktoré polovodičový priemysel kedysi považoval za opustené ako slepé uličky. Podľa článku dostal systém umelej inteligencie 10.000 XNUMX plánov na čipy, aby sa „naučili“, čo funguje a čo nie.
„Náš prístup bol použitý pri návrhu novej generácie urýchľovačov umelej inteligencie spoločnosti Google a má potenciál ušetriť tisíce hodín ľudského úsilia pre každú novú generáciu,“ napísali inžinieri. „V konečnom dôsledku veríme, že výkonnejší hardvér navrhnutý na základe technológie AI bude poháňať pokrok v oblasti umelej inteligencie a vytvárať symbiotický vzťah medzi týmito dvoma oblasťami.“
Podľa článku je pri návrhu mikroprocesora alebo akcelerátora pracovného zaťaženia zvyčajne potrebné definovať, ako fungujú jeho subsystémy v jazyku na vysokej úrovni, ako je VHDL, SystemVerilog alebo možno aj Chisel.
Tento kód sa nakoniec premení na takzvaný netlist, ktorý popisuje, ako musí byť sada štandardných makroblokov a buniek prepojená vodičmi, aby mohli vykonávať funkcie čipu.
Štandardné bunky obsahujú základné prvky, ako sú logické brány NAND a NOR, zatiaľ čo makrobloky obsahujú sadu štandardných článkov alebo iných elektronických súčiastok určených na vykonávanie zvláštnych funkcií, ako je poskytovanie pamäte na čipe alebo jadre procesora. Preto sú makrobloky oveľa väčšie ako štandardné bunky.
Potom musíte zvoliť spôsob usporiadania tohto zoznamu buniek a makroblokov na čipe. Podľa zamestnancov spoločnosti Google môže ľudským inžinierom pracovať so špecializovanými nástrojmi na navrhovanie čipov týždne alebo dokonca mesiace a mnohokrát ich iterovať, aby získali optimalizovaný plán založený na potrebách spotreby energie, načasovania, rýchlosti atď.
V tomto procese sa zvyčajne stáva, že pri vývoji dizajnu sa musí meniť umiestnenie veľkých makroblokov. A potom musíte nechať automatizované nástroje, ktoré používajú neinteligentné algoritmy, spadnúť do množstva menších štandardných buniek a potom vyčistiť a opakovať, kým skončíte, hovorí doktor.
Na urýchlenie tohto kroku návrhu schémy čipov vytvorili špecialisti na umelú inteligenciu Google konvolučný systém neurónovej siete, ktorý sám za niekoľko hodín vykoná umiestnenie makroblokov, aby dosiahol optimálny dizajn.
Štandardné bunky sú podľa článku automaticky umiestnené do prázdnych priestorov iným softvérom. Tento systém strojového učenia by mal byť schopný vytvoriť ideálny diagram oveľa rýchlejšie a lepšie ako metóda ľudských inžinierov používaním tradičných automatizovaných nástrojov v priemysle vysvetlili zamestnanci spoločnosti Google vo svojom článku.
Fuente: https://www.theregister.com/