Google trdi, da se je razvil programska oprema za umetna inteligenca, ki je sposobna oblikovati računalniške čipe hitreje kot ljudje. V članku, objavljenem pred nekaj dnevi, Google trdi, da si čip, ki bi ljudem zasnoval nekaj mesecev, lahko predstavlja njegov novi AI v manj kot šestih urah.
Umetna inteligenca je bil že uporabljen za razvoj najnovejše ponovitve čipov Enota za obdelavo napenjalcev (TPU) pri Googlu, ki se uporabljajo za izvajanje nalog, povezanih z umetno inteligenco, je dejal Google. Googlovi inženirji so dejali, da bi lahko napredek imel "velike posledice" za polprevodniško industrijo.
V bistvu gre za ugotovitev, kje so komponente, kot so CPU in jedra GPU ter pomnilnik, postavljene ena na drugo na čipu. Njihova lokacija na teh majhnih ploščah je pomembna, ker vpliva na porabo energije in hitrost obdelave čipa; zelo pomembna je ožičenje in usmerjanje signala, ki sta potrebna za povezavo vsega.
Googlovi inženirki Azalia Mirhoseini in Anna Goldie v svojih publikacijah v svoji publikaciji opisujeta globok ojačevalni učni sistem, ki lahko v manj kot šestih urah ustvari "osnovne vzorce", medtem ko včasih trajajo meseci.
Z drugimi besedami, Google uporablja umetno inteligenco za oblikovanje čipov, s katerimi lahko ustvarimo še bolj dovršene sisteme umetne inteligence.
Podobni sistemi lahko premagajo ljudi tudi v zapletenih igrah, kot sta go in šah. V teh scenarijih so algoritmi usposobljeni za premikanje kosov, ki povečajo vaše možnosti za zmago v igri, v scenariju ploščic pa je AI usposobljen za iskanje najboljše kombinacije komponent, ki je v igri čim bolj učinkovita.
Nevronska mreža uporablja tudi nekatere tehnike ki jih je nekoč štela polprevodniška industrija, vendar so jih zapuščali kot slepe ulice. Po članku je sistem za umetno inteligenco prejel 10.000 načrtov za čipe, da se "nauči", kaj deluje in kaj ne.
"Naš pristop je bil uporabljen za oblikovanje naslednje generacije Googlovih pospeševalnikov umetne inteligence in lahko prihrani na tisoče ur človeškega truda za vsako novo generacijo," so zapisali inženirji. "Na koncu verjamemo, da bo močnejša strojna oprema, zasnovana za umetno inteligenco, spodbujala napredek umetne inteligence in ustvarila simbiozno razmerje med obema področjema."
V skladu s člankom je pri načrtovanju mikroprocesorja ali pospeševalnika delovne obremenitve običajno treba opredeliti, kako njegovi podsistemi delujejo v jeziku na visoki ravni, kot so VHDL, SystemVerilog ali morda celo Chisel.
Ta koda se bo sčasoma prevedla v tako imenovani seznam omrežij, ki opisuje, kako je treba za izvajanje funkcij čipa niz standardnih makroblokov in celic povezati z žicami.
Standardne celice vsebujejo osnovne elemente, kot so logična vrata NAND in NORker makrobloki vsebujejo nabor standardnih celic ali drugih elektronskih komponent, namenjenih opravljanju posebne funkcije, na primer zagotavljanju pomnilnika na čipu ali procesorskega jedra. Zato so makrobloki veliko večji od običajnih celic.
Nato morate izbrati, kako organizirati ta seznam celic in makroblokov na čipu. Po navedbah Googlovih zaposlenih lahko človeški inženirji trajajo tedne ali celo mesece, da delajo s specializiranimi orodji za načrtovanje čipov in večkrat ponovijo, da dobijo optimiziran načrt, ki temelji na potrebah po porabi energije, času, hitrosti itd.
V tem postopku se običajno zgodi, da je treba mesto velikih makroblokov spremeniti z razvojem zasnove. In potem morate avtomatiziranim orodjem, ki uporabljajo neinteligentne algoritme, dovoliti, da se spustijo v množico manjših standardnih celic, nato pa čistijo in ponavljajo, dokler ne končate, pravi doc.
Da bi pospešili ta korak shematskega načrtovanja čipov, so Googlovi strokovnjaki za umetno inteligenco ustvarili konvolucijski sistem nevronske mreže, ki v nekaj urah sam izvede postavitev makro blokov, da doseže optimalno zasnovo.
V skladu s člankom druga programska oprema samodejno postavi standardne celice v prazne prostore. Ta sistem strojnega učenja bi morali biti sposobni izdelati idealen diagram veliko hitreje in boljše kot metoda človeških inženirjev z uporabo tradicionalnih avtomatiziranih orodij v tej panogi so zaposleni v Googlu pojasnili v svojem članku.
vir: https://www.theregister.com/