Ключевые выводы
- Новый метод проектирования чипов с использованием ИИ может сэкономить тысячи часов человеческих усилий.
- Компания Google недавно объявила, что разработала способ разработки чипов с искусственным интеллектом, которые будут использоваться в коммерческих приложениях.
- Некоторые наблюдатели говорят, что процесс проектирования ИИ будет означать более качественные чипы по более низкой цене для пользователей.
Исследователи используют искусственный интеллект для более быстрого создания компьютерных чипов. Инсайдеры отрасли говорят, что эти усилия, вероятно, приведут к созданию более качественных чипов по более низким ценам для пользователей.
Google недавно объявила, что использует искусственный интеллект для разработки чипов машинного обучения следующего поколения. Согласно статье, опубликованной в журнале Nature, после многих лет исследований усилия компании в области искусственного интеллекта окупаются и будут использоваться в готовящемся чипе, предназначенном для вычислений искусственного интеллекта.
«Прелесть разработки автономных микросхем заключается в том, что они значительно снижают барьер для компаний, желающих получить доступ к возможностям микросхем ИИ, поскольку для создания высококачественной и оптимизированной для приложений конструкции требуется меньше дизайнеров», - Стелиос Диамантидис, сказал в интервью по электронной почте старший директор Synopsys Artificial Intelligence Solutions, которая производит программное обеспечение для искусственного интеллекта для проектирования микросхем.
"В конечном счете это приведет к большему удобству, безопасности, автоматизации и бесперебойной связи практически во всех аспектах нашей жизни при меньших затратах и в более широком спектре приложений."
Компьютеры Сборка компьютеров
Google использует ИИ для создания улучшенных версий ИИ, планируя дизайн чипа. Программное обеспечение находит лучшее место для размещения компонентов, таких как процессоры и память, что сложно сделать в таких крошечных масштабах.
"Наш метод использовался в производстве для разработки Google TPU следующего поколения", - написали авторы статьи во главе с соруководителями Google по машинному обучению для систем Азалией Мирхосейни и Анной Голди.
В конечном итоге это приведет к большему удобству, безопасности, автоматизации и беспрепятственному общению практически во всех аспектах нашей жизни.
Исследователи Google заявили, что дизайн ИИ может иметь «серьезные последствия» для индустрии чипов. По словам ученых, новый метод Google может генерировать производственные планы микросхем менее чем за шесть часов, которые сравнимы или превосходят планы, разработанные экспертами, во всех основных деталях, включая производительность, энергопотребление и площадь микросхемы. Этот метод может сэкономить тысячи часов человеческого труда для каждого поколения микрочипов.
Главный специалист Facebook по искусственному интеллекту Янн ЛеКун похвалил статью в Твиттере как «очень хорошую работу», заявив, что «это именно тот тип обстановки, в которой сияет RL».
Как игра в шахматы
Разработка чипа может занять у людей недели экспериментов, сказал Диамантидис. Он сравнил этот процесс с игрой в шахматы, где ИИ уже обыграл людей.
«Чтобы дать вам представление о сложности типичной современной конструкции интегральной схемы (ИС), рассмотрим следующее сравнение», - добавил он. «В шахматах существует примерно 10 состояний или потенциальных решений в 123-й степени [степени]; в процессе разработки чипа текущего дня это 10 в 90-тысячной степени».
Прелесть разработки автономных чипов заключается в том, что они значительно снижают барьер для доступа компаний к возможностям чипов ИИ.
Диамантидис предсказывает, что конструкции с искусственным интеллектом могут повысить производительность чипов и энергоэффективность более чем в 1000 раз.
«Поиск в этом огромном пространстве - очень трудоемкая работа, обычно требующая многих недель экспериментов и часто основанная на прошлом опыте и племенных знаниях», - добавил он. «Проектирование чипов с поддержкой ИИ представляет новую парадигму генеративной оптимизации, которая использует технологию обучения с подкреплением (RL) для автономного поиска оптимальных решений в проектных пространствах».
По словам Диамантидиса, дизайн чипов с искусственным интеллектом быстро развивается. По его словам, Synopsys является ведущим поставщиком инструментов для проектирования микросхем с поддержкой ИИ, а ее клиентами являются все крупные производители полупроводников и электроники в мире. Эти компании либо поставляют микросхемы, либо разрабатывают мобильные устройства, высокопроизводительные вычислительные системы и центры обработки данных, телекоммуникационное оборудование и автомобильные приложения.
Мы не можем назвать конкретных клиентов, но только за последние несколько месяцев пользователи наших инструментов искусственного интеллекта смогли установить, а затем сразу же побить мировые рекорды производительности проектирования, достигнув одного инженера за несколько недель, тогда как раньше целым командам экспертов требовались месяцы», - сказал Диамантидис.
В конечном счете, пользователи будут теми, кто выиграет от улучшенных конструкций чипов, сказал Диамантидис. Он добавил, что «все это обусловлено нашим желанием обрабатывать больше данных, автоматизировать больше функций в продуктах, которые мы используем, и интегрировать больше интеллекта практически во все, что касается нашей жизни».
