세상이 첨예하게 직면함에 따라 반도체 Google 연구원 팀은 차세대 인공 지능 (AI) 칩을 설계하는 작업을 진행 중이며 인간 설계자보다 더 많은 경험을 가진 인공 에이전트가 칩 설계를 수행 할 수있는 AI 모델을 만들었습니다.
새로운 AI 방법은 과거 경험을 활용하여 문제의 새로운 사례를 더 빠르고 더 빠르게 해결합니다.
연구팀은 과학 저널 Nature에 게재 된 논문에서 "우리의 방법은 차세대 Google 인공 지능 (AI) 가속기를 설계하는 데 사용되었으며 새로운 세대마다 수천 시간의 인간 노력을 절약 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 썼습니다. .
“마지막으로 우리는보다 강력한 AI 설계 하드웨어가 AI의 발전을 촉진하여 두 분야간에 공생 관계를 형성 할 것이라고 믿습니다.”라고 그들은 언급했습니다.
약 XNUMX 시간 내에이 모델은 칩에 다양한 구성 요소의 배치를 최적화하는 설계를 생성 할 수 있습니다.
이를 달성하기 위해 Google 팀은 머신 러닝 모델에 10,000 개의 칩 레이아웃 데이터 세트를 사용한 다음 강화 학습을 통해 학습했습니다.
"우리의 RL (강화 학습) 에이전트는 단 몇 시간 만에 칩 레이아웃을 생성하는 반면 인간 전문가는 몇 달이 걸릴 수 있습니다."라고 연구에 참여한 Google Brain의 연구원 인 Anna Goldie는 트윗에서 말했습니다.
"이러한 초인적 인 AI 생성 레이아웃은 Google의 최신 AI 가속기 (TPU-v5)에서 사용되었습니다!" 그녀는 덧붙였다.
Google은이 모델을 사용하여 다양한 AI 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 회사의 데이터 센터에서 실행되는 차세대 텐서 처리 장치 (TPU)를 설계했습니다.
칩 바닥 계획은 컴퓨터 칩의 물리적 레이아웃을 설계하는 엔지니어링 작업입니다.
XNUMX 년간의 연구에도 불구하고 칩 플로어 계획은 자동화를 무시하고 물리적 설계 엔지니어가 제조 가능한 레이아웃을 생성하기 위해 수개월 동안 집중적으로 노력해야합니다.
“XNUMX 시간 이내에 우리의 방법은 칩 전력 소비, 성능 및 칩 면적을 포함한 모든 주요 지표에서 인간이 생성 한 평면도보다 우수하거나 유사한 평면도입니다.”라고 Google AI 팀은 말합니다.