Google pretendon se është zhvilluar një softuer i inteligjenca artificiale e aftë të dizenjojë çipat kompjuterikë më shpejt se njerëzit. Në një artikull të botuar disa ditë më parë, Google pretendon se një mikroprocesor që do të duhej me muaj të tërë për ta hartuar mund të imagjinohet nga UA e tij e re në më pak se gjashtë orë.
Inteligjence artificiale tashmë është përdorur për të zhvilluar përsëritjen më të fundit të patate të skuqura Njësia e përpunimit të tensionuesit (TPU) nga Google, të cilat përdoren për të kryer detyra të lidhura me inteligjencën artificiale, tha Google. Inxhinierët e Google thanë se përparimi mund të ketë "implikime të mëdha" për industrinë e gjysmëpërçuesve.
Në thelb, bëhet fjalë për të kuptuar se ku përbërësit si bërthamat e CPU-së dhe GPU-së dhe kujtesa vendosen kundër njëri-tjetrit në çip. Vendndodhja e tyre në këto borde të vogla është e rëndësishme sepse ndikon në konsumin e energjisë dhe shpejtësinë e përpunimit të çipit; instalimet elektrike dhe rutimi i sinjalit që kërkohen për të lidhur gjithçka është me shumë rëndësi.
Inxhinierët e Google Azalia Mirhoseini dhe Anna Goldie, së bashku me kolegët e tyre, përshkruajnë në botimin e tyre një sistem të thellë të të mësuarit të përforcimit, i aftë të krijojë "modele bazë" në më pak se gjashtë orë, ndërsa nganjëherë duhen muaj.
Me fjalë të tjera, Google po përdor inteligjencën artificiale për të hartuar patate të skuqura që mund të përdoren për të krijuar sisteme edhe më të sofistikuara të inteligjencës artificiale.
Sisteme të ngjashme gjithashtu mund të mundin njerëzit në lojëra komplekse si shkoni dhe shahu. Në këto skenarë, algoritmet janë trajnuar për të lëvizur pjesë që rrisin shanset tuaja për të fituar ndeshjen, por në skenarin e pllakave, AI është trajnuar për të gjetur kombinimin më të mirë të përbërësve për të qenë sa më efikas në lojë.
Rrjeti nervor gjithashtu përdor disa teknika që dikur konsideroheshin nga industria e gjysmëpërçuesve, por u braktisën si rrugë pa krye. Sipas artikullit, sistemi i inteligjencës artificiale mori 10.000 projekte për patate të skuqura për të "mësuar" se çfarë funksionon dhe çfarë jo.
"Metoda jonë është përdorur për të dizenjuar gjeneratën e ardhshme të përshpejtuesve të Google AI dhe ka potencialin për të kursyer mijëra orë përpjekje njerëzore për çdo brez të ri," shkruajnë inxhinierët. "Në fund të fundit, ne besojmë se hardueri më i fuqishëm i dizajnuar nga AI do të nxisë avancimin e AI, duke krijuar një marrëdhënie simbiotike midis dy fushave."
Sipas artikullit, kur dizajnoni një mikroprocesor ose një përshpejtues të ngarkesës së punës, zakonisht është e nevojshme të përcaktohet se si funksionojnë nënsistemet e tij në një gjuhë të nivelit të lartë, të tilla si VHDL, SystemVerilog, ose ndoshta edhe Daltë.
Ky kod përfundimisht do të përkthehet në atë që quhet një listë neto, e cila përshkruan se si një grup makrobllokimesh dhe qelizash standarde duhet të lidhen me tela për të kryer funksionet e çipit.
Qelizat standarde përmbajnë elemente themelore siç janë portat logjike NAND dhe NORndërsa makrobllokimet përmbajnë një sërë qelizash standarde ose përbërës të tjerë elektronikë që synojnë të kryejnë një funksion të veçantë, siç është sigurimi i memorjes në çip ose një bërthamë e procesorit. Prandaj, makrobllokimet janë shumë më të mëdha se qelizat standarde.
Pastaj ju duhet të zgjidhni se si të organizoni këtë listë të qelizave dhe makrobllokimeve në çip. Sipas punonjësve të Google, mund të duhen inxhinierë njerëzorë javë apo edhe muaj për të punuar me mjete të specializuara të dizajnimit të çipave dhe të përsëritet shumë herë për të marrë një plan të optimizuar bazuar në nevojat për konsum të energjisë, kohën, shpejtësinë, etj.
Ajo që ndodh zakonisht në këtë proces është që vendndodhja e makrobllokimeve të mëdha duhet të ndryshohet ndërsa zhvillohet dizajni. Dhe pastaj ju duhet të lini mjetet e automatizuara, të cilat përdorin algoritme jo inteligjentë, të bien në morinë e qelizave standarde më të vogla dhe pastaj të pastrojnë dhe përsërisin derisa të mbaroni, thotë dok.
Për të përshpejtuar këtë hap të dizajnit skematik të çipave, specialistët e inteligjencës artificiale të Google krijuan një sistem rrjeti nervor konvolucionar që kryen vendosjen e makro-blloqeve në vetvete brenda disa orësh për të arritur një dizajn optimal.
Qelizat standarde vendosen automatikisht në hapësira boshe nga softueri tjetër, sipas artikullit. Ky sistem i të mësuarit makinerik duhet të jetë në gjendje të prodhojë një diagram ideal shumë më shpejt dhe më mirë sesa metoda e inxhinierëve njerëzorë duke përdorur mjete tradicionale të automatizuara në industri, punonjësit e Google shpjeguan në artikullin e tyre.
Fuente: https://www.theregister.com/