Key takeaways
- En ny metode for å designe brikker ved hjelp av AI kan spare tusenvis av timer med menneskelig innsats.
- Google kunngjorde nylig at det har utviklet en måte å designe brikker med AI på som skal brukes i en kommersiell applikasjon.
- Noen observatører sier at AI-designprosessen vil bety bedre brikker til lavere priser for brukerne.
Forskere bruker kunstig intelligens for å bygge databrikker raskere. Bransjeinnsidere sier at innsatsen sannsynligvis vil føre til bedre sjetonger til lavere priser for brukerne.
Google kunngjorde nylig at de bruker AI for å hjelpe til med å designe neste generasjons maskinlæringsbrikker. Etter år med forskning gir selskapets AI-innsats resultater og vil bli brukt i en kommende brikke ment for AI-beregning, ifølge en artikkel publisert i tidsskriftet Nature.
"Det fine med autonom brikkedesign er at den reduserer adgangsbarrieren betydelig for selskaper for å få tilgang til kraften til AI-brikker fordi det trengs færre designere for å produsere en høykvalitets og applikasjonsoptimalisert design," Stelios Diamantidis, en seniordirektør for Synopsys Artificial Intelligence Solutions, som produserer AI-programvare for chipdesign, sa i et e-postintervju.
"Til syvende og sist vil det resultere i mer bekvemmelighet, sikkerhet, automatisering og sømløs kommunikasjon på tvers av omtrent alle aspekter av livene våre til en lavere kostnad og i et bredere utvalg av applikasjoner."
Datamaskiner som bygger datamaskiner
Google bruker kunstig intelligens til å bygge bedre versjoner av kunstig intelligens ved å planlegge utformingen av en brikke. Programvaren finner det beste stedet å plassere komponenter som CPUer og minne, noe som er utfordrende å gjøre i så små skalaer.
"Vår metode har blitt brukt i produksjonen for å designe neste generasjon av Google TPU," skrev forfatterne av artikkelen, ledet av Googles medledere for maskinlæring for systemer, Azalia Mirhoseini og Anna Goldie.
Til syvende og sist vil det resultere i mer bekvemmelighet, sikkerhet, automatisering og sømløs kommunikasjon på tvers av omtrent alle aspekter av livene våre.
Google-forskere hevdet at AI-design kan ha «store implikasjoner» for brikkeindustrien. Ifølge forskerne kan den nye Google-metoden generere produserbare brikkeplaner på mindre enn seks timer som er sammenlignbare eller overlegne de som er laget av eksperter i alle viktige detaljer, inkludert ytelse, energiforbruk og brikkeområde. Metoden kan spare tusenvis av timer med menneskelig arbeid for hver generasjon mikrobrikker.
Facebooks sjef for AI-forsker, Yann LeCun, berømmet avisen som "veldig bra arbeid" på Twitter, og sa "dette er akkurat den typen setting der RL skinner."
Like a Game of Chess
Å designe en brikke kan ta mennesker uker med eksperimentering, sa Diamantidis. Han sammenlignet prosessen med et parti sjakk, et område der AI allerede har slått mennesker.
"For å gi deg en følelse av kompleksiteten til en typisk moderne integrert krets (IC)-design, vurder følgende sammenligning," la han til. "I sjakkspillet er det omtrent 10 til 123. [potens] antall stater eller potensielle løsninger; i plasseringsprosessen for å designe en dagens brikke, er det 10 til 90 000.."
Det fine med autonom brikkedesign er at den reduserer adgangsbarrieren betydelig for selskaper for å få tilgang til kraften til AI-brikker.
Diamantidis spår at AI-design kan øke ytelsen til brikkene og energieffektiviteten til mer enn 1000 ganger dagens nivå.
"Å lete i dette enorme området er en svært arbeidskrevende innsats, som vanligvis krever mange uker med eksperimentering og ofte ledet av tidligere erfaringer og stammekunnskap," la han til. "AI-aktivert brikkedesign introduserer et nytt, generativt optimaliseringsparadigme som bruker forsterkningslæringsteknologi (RL) for autonomt å søke i designrom for optimale løsninger."
AI-design av sjetonger vokser raskt, sa Diamantidis. Synopsys er en ledende leverandør av AI-aktiverte chipdesignverktøy, og kundene deres er alle store halvleder- og elektronikkselskaper i verden, hevdet han. Disse selskapene leverer enten brikker til eller utvikler mobile enheter, høyytelses datasystemer og datasentre, telekommunikasjonsutstyr og bilapplikasjoner.
Vi kan ikke nevne spesifikke kunder, men bare i løpet av de siste månedene har brukere av AI-verktøyene våre vært i stand til å sette, og umiddelbart slå, verdensrekorder i designproduktivitet, og være i stand til å oppnå med en enkelt ingeniør på uker, det pleide å ta hele team med eksperter måneder,» sa Diamantidis.
Til syvende og sist vil brukerne være de som drar nytte av bedre brikkedesign, sa Diamantidis. Han la til at " alt dette er drevet av vårt ønske om å behandle mer data, automatisere flere funksjoner i produktene vi bruker, og integrere mer intelligens i nesten alt som berører livene våre."
