Google представил технологию проектирования микросхем AlphaChip
Google: Google — поисковая система. Google — компания Google Inc. Google Foundation — благотворительный фонд. Google.by — домен и сайт, до 2009 года принадлежавший белорусской компании ActiveMedia. Википедия
Читайте также:ИИ как игровой движок? Интригующий эксперимент исследователей Google возвращается в DoomApple отказывается от GPU Nvidia в пользу TPU GoogleGoogle готовится к заключению самой крупной сделки в своей историиGoogle и Microsoft потребляют больше энергии, чем некоторые страныGemini AI пойман на сканировании PDF-файлов, размещенных на Google Диске, без разрешения
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия
Читайте также:Ремастер Broken Sword: Shadow of the Templars не вышел бы без ИИИИ берет голос у ютуберов — предполагаемые оскорбительные видео теперь удалены из спискаИспользование GPT-4 для генерации 100 слов потребляет до 3 бутылок воды — центры обработки данных ИИ также увеличивают счета за электроэнергию и воду для жителей близлежащих районовИгры действительно могут выглядеть одинаково, потому что китайцы используют The Witcher 3 и RDR2 для тренировки своего нового ИИКитай хочет ввести красные флажки для контента, созданного ИИ
Компоновка дизайна чипа, или floorplan, традиционно является самой долгой и трудоемкой фазой разработки чипа. В последние годы Synopsys разработала инструменты проектирования чипа с использованием ИИ, которые могут ускорить разработку и оптимизировать floorplan чипа. Однако эти инструменты довольно дороги. Google хочет несколько демократизировать этот подход к проектированию чипа с использованием ИИ.
В настоящее время проектирование плана этажа для сложного чипа, например, GPU, занимает около 24 месяцев, если это делается людьми. Планирование этажа чего-то менее сложного может занять несколько месяцев, что означает миллионы долларов затрат, поскольку команды разработчиков обычно довольно значительны. Google утверждает, что AlphaChip ускоряет этот график и может создать макет чипа всего за несколько часов. Более того, говорят, что его проекты превосходны, поскольку они оптимизируют энергоэффективность и производительность. Google также продемонстрировала график, показывающий сокращение длины проводов в различных версиях TPU и Trillium по сравнению с разработчиками-людьми.
Изображение: Google
AlphaChip использует модель обучения с подкреплением, в которой агент выполняет действия в заданной среде, наблюдает за результатами и учится на этом опыте, чтобы делать лучший выбор в будущем. В случае AlphaChip система рассматривает планирование микросхем как своего рода игру, которая размещает один компонент схемы за раз на пустой сетке. Система совершенствуется по мере решения большего количества макетов, используя графовую нейронную сеть для понимания взаимосвязей между компонентами.
С 2020 года AlphaChip используется для разработки собственных ускорителей ИИ TPU от Google, которые управляют многими крупномасштабными моделями ИИ и облачными сервисами Google. Эти процессоры работают на основе моделей Transformer, которые питают Gemini и Imagen от Google. AlphaChip улучшал конструкцию каждого последующего поколения TPU, включая новейшие чипы Trillium 6-го поколения, обеспечивая более высокую производительность и более быструю разработку. Тем не менее, и Google, и MediaTek полагаются на AlphaChip для ограниченного набора блоков, а разработчики-люди по-прежнему выполняют большую часть работы.
Изображение: Google
На сегодняшний день AlphaChip использовался для разработки различных процессоров, включая TPU от Google и систему-на-чипах Dimensity 5G от MediaTek, которые широко используются в различных смартфонах. В результате AlphaChip способен обобщать различные типы процессоров. Google заявляет, что он был предварительно обучен на широком диапазоне блоков чипа, что позволяет AlphaChip генерировать все более эффективные макеты по мере того, как он практикует больше проектов. В то время как эксперты-люди учатся, и многие учатся быстро, темп обучения машины на порядки выше.
Расширение использования ИИ для разработки чипов
Google утверждает, что успех AlphaChip вдохновил волну новых исследований по использованию ИИ на различных этапах проектирования чипов. Это включает в себя расширение методов ИИ в такие области, как логический синтез, выбор макросов и оптимизация синхронизации, которые Synopsys и Cadence уже предлагают, хотя и за большие деньги. По данным Google, исследователи также изучают, как подход AlphaChip может быть применен на более поздних этапах разработки чипов.
«AlphaChip вдохновил на совершенно новое направление исследований в области обучения с подкреплением для проектирования микросхем, охватывающее весь процесс проектирования — от логического синтеза до планирования этажей, оптимизации синхронизации и т. д.», — говорится в заявлении Google.
Заглядывая вперед, Google видит в AlphaChip потенциал для революции во всем жизненном цикле проектирования чипов: от проектирования архитектуры до компоновки и производства, оптимизация на основе ИИ может привести к более быстрым чипам, меньшим (т. е. более дешевым) и более энергоэффективным. Хотя на данный момент серверы Google и смартфоны на базе MediaTek Dimensity 5G получают выгоду от AlphaChip, в будущем приложения могут расшириться практически на все.
Будущие версии AlphaChip уже находятся в стадии разработки, поэтому следите за новостями о новых проектах чипов с использованием искусственного интеллекта.
Источник: Tomshardware.com
0 комментариев