Поскольку мир сталкивается с острым Полупроводниковое или нехватка микросхем, команда исследователей Google работает над разработкой микросхем искусственного интеллекта (ИИ) нового поколения и создала модель ИИ, которая позволяет создавать микросхемы искусственным агентам с большим опытом, чем любой дизайнер-человек.
Новый метод искусственного интеллекта использует прошлый опыт, чтобы лучше и быстрее решать новые проблемы.
«Наш метод был использован для разработки следующего поколения ускорителей искусственного интеллекта (AI) Google и может сэкономить тысячи часов человеческих усилий для каждого нового поколения», - написала команда в статье, опубликованной в научном журнале Nature. .
«Наконец, мы считаем, что более мощное оборудование, разработанное на основе ИИ, будет способствовать развитию ИИ, создавая симбиотические отношения между двумя областями», - отметили они.
Примерно за шесть часов модель могла бы создать конструкцию, оптимизирующую размещение различных компонентов на кристалле.
Для этого команда Google использовала набор данных из 10,000 XNUMX макетов микросхем для модели машинного обучения, которая затем была обучена с помощью обучения с подкреплением.
«Наш агент RL (обучение с подкреплением) генерирует макеты микросхем всего за несколько часов, в то время как на экспертов-людей могут потребоваться месяцы», - сказала Анна Голди, научный сотрудник Google Brain, которая принимала участие в исследовании.
«Эти сверхчеловеческие макеты, созданные искусственным интеллектом, использовались в последнем ускорителе искусственного интеллекта Google (TPU-v5)!» Она добавила.
Google использовал эту модель для разработки своего следующего поколения блоков тензорной обработки (TPU), которые работают в центрах обработки данных компании для повышения производительности различных приложений искусственного интеллекта.
Планировка этажа микросхемы - это инженерная задача проектирования физического расположения микросхемы компьютера.
Несмотря на пять десятилетий исследований, планирование цокольного этажа не поддается автоматизации, требуя от инженеров-проектировщиков месяцев напряженных усилий для создания готовых макетов.
«Менее чем за шесть часов наш метод автоматически генерирует чип планы этажей, которые превосходят или сравнимы с планами, созданными людьми, по всем ключевым показателям, включая энергопотребление, производительность и площадь микросхемы », - заявляет команда Google AI.