Enquanto o mundo enfrenta problemas Semicondutores ou a escassez de chips, uma equipe de pesquisadores do Google está trabalhando no design de chips de inteligência artificial (IA) de última geração e criou um modelo de IA que permite que o design do chip seja executado por agentes artificiais com mais experiência do que qualquer designer humano.
O novo método de IA utiliza experiências anteriores para se tornar melhor e mais rápido na solução de novas instâncias do problema.
“Nosso método foi usado para projetar a próxima geração de aceleradores de inteligência artificial (IA) do Google e tem o potencial de economizar milhares de horas de esforço humano para cada nova geração”, escreveu a equipe em um artigo publicado na revista científica Nature .
“Finalmente, acreditamos que um hardware projetado de IA mais poderoso irá alimentar avanços na IA, criando uma relação simbiótica entre os dois campos”, observaram.
Em cerca de seis horas, o modelo pode gerar um design que otimiza a colocação de diferentes componentes no chip.
Para conseguir isso, a equipe do Google usou um conjunto de dados de 10,000 layouts de chips para um modelo de aprendizado de máquina, que foi então treinado com aprendizado por reforço.
“Nosso agente RL (aprendizado por reforço) gera layouts de chip em apenas algumas horas, enquanto os especialistas humanos podem levar meses”, disse Anna Goldie, pesquisadora do Google Brain, que participou da pesquisa, em um tweet.
“Esses layouts sobre-humanos gerados por IA foram usados no mais recente acelerador de IA do Google (TPU-v5)!” Ela adicionou.
O Google usou o modelo para projetar sua próxima geração de unidades de processamento de tensores (TPUs), que são executadas nos data centers da empresa para aprimorar o desempenho de vários aplicativos de IA.
O planejamento do chip é a tarefa de engenharia de projetar o layout físico de um chip de computador.
Apesar de cinco décadas de pesquisa, o planejamento do piso de cavacos desafiou a automação, exigindo meses de intenso esforço dos engenheiros de projeto físico para produzir layouts manufaturáveis.
“Em menos de seis horas, nosso método gera automaticamente lasca plantas baixas que são superiores ou comparáveis àquelas produzidas por humanos em todas as principais métricas, incluindo consumo de energia, desempenho e área de chip ”, de acordo com a equipe de IA do Google.