A medida que el mundo se enfrenta a una aguda Semiconductores o escasez de chips, un equipo de investigadores de Google está trabajando en el diseño de chips de inteligencia artificial (IA) de próxima generación y ha creado un modelo de IA que permite que el diseño de chips sea realizado por agentes artificiales con más experiencia que cualquier diseñador humano.
El nuevo método de IA utiliza la experiencia pasada para mejorar y acelerar la resolución de nuevas instancias del problema.
"Nuestro método se utilizó para diseñar la próxima generación de aceleradores de inteligencia artificial (IA) de Google y tiene el potencial de ahorrar miles de horas de esfuerzo humano para cada nueva generación", escribió el equipo en un artículo que apareció en la revista científica Nature. .
“Finalmente, creemos que un hardware diseñado por IA más poderoso impulsará los avances en IA, creando una relación simbiótica entre los dos campos”, señalaron.
En unas seis horas, el modelo podría generar un diseño que optimiza la colocación de diferentes componentes en el chip.
Para lograr esto, el equipo de Google utilizó un conjunto de datos de 10,000 diseños de chips para un modelo de aprendizaje automático, que luego se entrenó con aprendizaje por refuerzo.
"Nuestro agente RL (aprendizaje por refuerzo) genera diseños de chips en solo unas pocas horas, mientras que los expertos humanos pueden tardar meses", dijo Anna Goldie, científica investigadora de Google Brain, que participó en la investigación, en un tweet.
"¡Estos diseños sobrehumanos generados por IA se utilizaron en el último acelerador de IA de Google (TPU-v5)!" Ella añadió.
Google ha utilizado el modelo para diseñar su próxima generación de unidades de procesamiento de tensores (TPU), que se ejecutan en los centros de datos de la empresa para mejorar el rendimiento de varias aplicaciones de inteligencia artificial.
La planificación del piso de chips es la tarea de ingeniería de diseñar el diseño físico de un chip de computadora.
A pesar de cinco décadas de investigación, la planificación del piso de chips ha desafiado la automatización, requiriendo meses de intenso esfuerzo por parte de los ingenieros de diseño físico para producir diseños fabricables.
"En menos de seis horas, nuestro método genera automáticamente chip planos de planta que son superiores o comparables a los producidos por humanos en todas las métricas clave, incluido el consumo de energía, el rendimiento y el área del chip ”, según el equipo de IA de Google.