כשהעולם עומד בפני חריף סמיקונדקטור או מחסור בשבבים, צוות חוקרי גוגל עובד על תכנון שבבי אינטליגנציה מלאכותית (AI) מהדור הבא ויצר מודל AI המאפשר לבצע עיצוב שבבים על ידי גורמים מלאכותיים בעלי ניסיון רב יותר מכל מעצב אנושי.
השיטה החדשה של AI משתמשת בניסיון העבר כדי להיות טובים ומהירים יותר בפתרון מקרים חדשים של הבעיה.
"השיטה שלנו שימשה לתכנון הדור הבא של מאיצי הבינה המלאכותית (AI) של גוגל, ויש בה פוטנציאל לחסוך אלפי שעות של מאמץ אנושי לכל דור חדש", כתב הצוות במאמר שהופיע בכתב העת המדעי Nature. .
"לבסוף, אנו מאמינים שחומרה עוצמתית יותר שתוכננה על ידי AI תמריץ את ההתקדמות בתחום AI, ויצרה מערכת יחסים סימביוטית בין שני התחומים", הם ציינו.
בתוך כשש שעות, הדגם יכול ליצור תכנון המייעל את מיקום הרכיבים השונים על השבב.
כדי להשיג זאת, צוות גוגל השתמש במערך של 10,000 פריסות שבבים עבור מודל למידת מכונה, אשר הוכשר לאחר מכן עם למידת חיזוק.
"סוכן ה- RL שלנו (למידת חיזוק) מייצר פריסות שבבים תוך מספר שעות בלבד, בעוד שמומחים אנושיים יכולים להימשך חודשים", אמרה אנה גולדי, מדענית מחקר ב- Google Brain, שהשתתפה במחקר, בציוץ.
"פריסות על-אנושיות אלה שנוצרו על ידי AI שימשו במאיץ ה- AI האחרון של גוגל (TPU-v5)!" היא הוסיפה.
גוגל השתמשה במודל לתכנון הדור הבא של יחידות עיבוד טנזורים (TPU), שפועלות במרכזי הנתונים של החברה בכדי לשפר את הביצועים של יישומי AI שונים.
תכנון רצפות שבבים הוא המשימה ההנדסית של תכנון הפריסה הפיזית של שבב מחשב.
למרות מחקר של חמישה עשורים, תכנון רצפת השבבים התנגד לאוטומציה, ודורש חודשים של מאמץ אינטנסיבי של מהנדסי תכנון פיזי לייצר פריסות ניתנות לייצור.
"בתוך פחות משש שעות, השיטה שלנו נוצרת באופן אוטומטי שבב תוכניות קומה מעולות או דומות לאלה המיוצרים על ידי בני אדם בכל מדדי המפתח, כולל צריכת חשמל, ביצועים ואזור שבבים ", על פי צוות AI של גוגל.