Alors que le monde fait face à une crise Semi-conducteurs ou pénurie de puces, une équipe de chercheurs de Google travaille à la conception de puces d'intelligence artificielle (IA) de nouvelle génération et a créé un modèle d'IA qui permet à des agents artificiels ayant plus d'expérience que n'importe quel concepteur humain de concevoir des puces.
La nouvelle méthode d'IA utilise l'expérience passée pour devenir meilleure et plus rapide pour résoudre de nouvelles instances du problème.
"Notre méthode a été utilisée pour concevoir la prochaine génération d'accélérateurs d'intelligence artificielle (IA) de Google et a le potentiel d'économiser des milliers d'heures d'effort humain pour chaque nouvelle génération", a écrit l'équipe dans un article paru dans la revue scientifique Nature. .
"Enfin, nous pensons qu'un matériel plus puissant conçu par l'IA alimentera les progrès de l'IA, créant une relation symbiotique entre les deux domaines", ont-ils noté.
En six heures environ, le modèle pourrait générer une conception optimisant le placement des différents composants sur la puce.
Pour y parvenir, l'équipe de Google a utilisé un ensemble de données de 10,000 XNUMX dispositions de puces pour un modèle d'apprentissage automatique, qui a ensuite été formé avec un apprentissage par renforcement.
"Notre agent RL (renforcement learning) génère des configurations de puces en quelques heures seulement, alors que les experts humains peuvent prendre des mois", a déclaré Anna Goldie, chercheuse chez Google Brain, qui a participé à la recherche, dans un tweet.
"Ces mises en page surhumaines générées par l'IA ont été utilisées dans le dernier accélérateur d'IA de Google (TPU-v5) !" Elle a ajouté.
Google a utilisé le modèle pour concevoir sa prochaine génération d'unités de traitement tensoriel (TPU), qui s'exécutent dans les centres de données de l'entreprise pour améliorer les performances de diverses applications d'IA.
La planification au sol des puces est la tâche d'ingénierie consistant à concevoir la disposition physique d'une puce informatique.
Malgré cinq décennies de recherche, la planification des étages de puces a défié l'automatisation, nécessitant des mois d'efforts intenses de la part des ingénieurs de conception physique pour produire des implantations manufacturables.
« En moins de six heures, notre méthode génère automatiquement puce des plans d'étage supérieurs ou comparables à ceux produits par les humains dans toutes les mesures clés, y compris la consommation d'énergie, les performances et la surface de la puce », selon l'équipe Google AI.