Während die Welt akut steht Halbleiter oder Chipmangel arbeitet ein Team von Google-Forschern an der Entwicklung von Chips für künstliche Intelligenz (KI) der nächsten Generation und hat ein KI-Modell erstellt, das es ermöglicht, das Chipdesign von künstlichen Agenten mit mehr Erfahrung als jeder menschliche Designer durchzuführen.
Die neue KI-Methode nutzt Erfahrungen aus der Vergangenheit, um neue Problemfälle besser und schneller zu lösen.
„Unsere Methode wurde verwendet, um die nächste Generation von Googles Beschleunigern für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln und hat das Potenzial, Tausende von Stunden menschlicher Arbeit für jede neue Generation einzusparen“, schrieb das Team in einem Artikel, der in der Fachzeitschrift Nature erschienen ist .
„Schließlich glauben wir, dass leistungsfähigere KI-entwickelte Hardware die Fortschritte in der KI vorantreiben und eine symbiotische Beziehung zwischen den beiden Bereichen schaffen wird“, bemerkten sie.
In etwa sechs Stunden könnte das Modell ein Design generieren, das die Platzierung verschiedener Komponenten auf dem Chip optimiert.
Um dies zu erreichen, verwendete das Google-Team einen Datensatz von 10,000 Chip-Layouts für ein Machine-Learning-Modell, das anschließend mit Reinforcement Learning trainiert wurde.
„Unser RL-Agent (Reinforcement Learning) generiert Chip-Layouts in wenigen Stunden, während menschliche Experten Monate brauchen können“, sagte Anna Goldie, eine Forscherin bei Google Brain, die an der Forschung beteiligt war, in einem Tweet.
„Diese übermenschlichen KI-generierten Layouts wurden in Googles neuestem KI-Beschleuniger (TPU-v5) verwendet!“ Sie hat hinzugefügt.
Google hat das Modell verwendet, um seine nächste Generation von Tensor Processing Units (TPUs) zu entwickeln, die in den Rechenzentren des Unternehmens laufen, um die Leistung verschiedener KI-Anwendungen zu verbessern.
Chip-Floor-Planning ist die technische Aufgabe, das physikalische Layout eines Computerchips zu entwerfen.
Trotz fünf Jahrzehnten Forschung hat sich die Chip-Floor-Planung der Automatisierung widersetzt und erfordert monatelange intensive Anstrengungen von physischen Konstrukteuren, um herstellbare Layouts zu erstellen.
„In weniger als sechs Stunden generiert unsere Methode automatisch Chip Grundrisse, die in allen wichtigen Kennzahlen, einschließlich Stromverbrauch, Leistung und Chipfläche, denen von Menschen erstellten überlegen oder vergleichbar sind“, so das KI-Team von Google.