Google tuyên bố đã phát triển một phần mềm của trí tuệ nhân tạo có khả năng thiết kế chip máy tính nhanh hơn con người. Trong một bài báo được xuất bản cách đây vài ngày, Google tuyên bố rằng một con chip mà con người sẽ mất hàng tháng để thiết kế có thể được AI mới của nó tưởng tượng trong vòng chưa đầy sáu giờ.
Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để phát triển phiên bản mới nhất của chip Bộ xử lý căng (TPU) của Google, được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo, Google cho biết. Các kỹ sư của Google cho biết tiến bộ này có thể có "ý nghĩa lớn" đối với ngành công nghiệp bán dẫn.
Về cơ bản, đó là việc tìm ra vị trí các thành phần như lõi CPU và GPU và bộ nhớ được đặt đối diện nhau trên chip. Vị trí của chúng trên các bo mạch nhỏ này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng đến mức tiêu thụ điện năng và tốc độ xử lý của chip; hệ thống dây điện và định tuyến tín hiệu cần thiết để kết nối mọi thứ có tầm quan trọng lớn.
Các kỹ sư của Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, cùng với các đồng nghiệp của họ, đã mô tả trong ấn phẩm của họ một hệ thống học tập củng cố sâu có khả năng tạo "các mẫu cơ bản" trong vòng chưa đầy sáu giờ, trong khi đôi khi phải mất hàng tháng.
Nói cách khác, Google đang sử dụng trí thông minh nhân tạo để thiết kế các chip có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống trí tuệ nhân tạo thậm chí còn phức tạp hơn.
Các hệ thống tương tự cũng có thể đánh bại con người trong các trò chơi phức tạp như cờ vây và cờ vua. Trong các tình huống này, các thuật toán được đào tạo để di chuyển các quân cờ nhằm tăng cơ hội chiến thắng trò chơi của bạn, nhưng trong kịch bản xếp hình, AI được đào tạo để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các thành phần để làm cho nó hoạt động hiệu quả nhất có thể trong trò chơi.
Mạng nơron cũng sử dụng một số kỹ thuật từng được coi là ngành công nghiệp bán dẫn, nhưng bị bỏ rơi như những ngõ cụt. Theo bài báo, hệ thống trí tuệ nhân tạo đã nhận được 10.000 bản thiết kế cho các con chip để "học" những gì hoạt động và những gì không.
"Cách tiếp cận của chúng tôi đã được sử dụng để thiết kế thế hệ tiếp theo của máy gia tốc AI của Google và có khả năng tiết kiệm hàng nghìn giờ nỗ lực của con người cho mỗi thế hệ mới", các kỹ sư viết. "Cuối cùng, chúng tôi tin rằng phần cứng mạnh mẽ hơn do AI thiết kế sẽ thúc đẩy sự tiến bộ của AI, tạo ra mối quan hệ cộng sinh giữa hai lĩnh vực."
Theo bài báo, khi thiết kế một bộ vi xử lý hoặc một bộ tăng tốc khối lượng công việc, thông thường cần phải xác định cách hệ thống con của nó hoạt động bằng một ngôn ngữ cấp cao, chẳng hạn như VHDL, SystemVerilog, hoặc thậm chí có thể là Chisel.
Đoạn mã này cuối cùng sẽ chuyển thành cái được gọi là netlist, mô tả cách một tập hợp các macroblock và ô tiêu chuẩn phải được kết nối bằng dây để thực hiện các chức năng của chip.
Các ô tiêu chuẩn chứa các phần tử cơ bản như cổng logic NAND và NOR, trong khi macroblock chứa một tập hợp các ô tiêu chuẩn hoặc các thành phần điện tử khác nhằm thực hiện một chức năng đặc biệt, chẳng hạn như cung cấp bộ nhớ trên chip hoặc lõi bộ xử lý. Do đó, các macroblock lớn hơn nhiều so với các ô tiêu chuẩn.
Sau đó, bạn phải chọn cách tổ chức danh sách các ô và macroblock này trên chip. Theo các nhân viên của Google, các kỹ sư con người có thể mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để làm việc với các công cụ thiết kế chip chuyên dụng và lặp đi lặp lại nhiều lần để có được một kế hoạch tối ưu hóa dựa trên nhu cầu về mức tiêu thụ điện năng, thời gian, tốc độ, v.v.
Điều thường xảy ra trong quá trình này là vị trí của các macroblock lớn phải được thay đổi khi thiết kế phát triển. Và sau đó bạn phải để các công cụ tự động, vốn sử dụng các thuật toán không thông minh, thả vào vô số ô tiêu chuẩn nhỏ hơn, sau đó làm sạch và lặp lại cho đến khi bạn hoàn thành, bác sĩ cho biết.
Để tăng tốc bước thiết kế chip sơ đồ này, các chuyên gia trí tuệ nhân tạo của Google đã tạo ra một hệ thống mạng nơ-ron phức hợp có thể tự thực hiện vị trí khối macro trong vài giờ để đạt được thiết kế tối ưu.
Các ô tiêu chuẩn được phần mềm khác tự động đặt vào các ô trống, theo bài báo. Hệ thống máy học này sẽ có thể tạo ra một sơ đồ lý tưởng nhanh hơn và tốt hơn nhiều so với phương pháp của kỹ sư con người bằng cách sử dụng các công cụ tự động truyền thống trong ngành, nhân viên của Google đã giải thích trong bài viết của họ.
Fuente: https://www.theregister.com/