AI จะสร้างชิปคอมพิวเตอร์ให้เร็วขึ้นได้อย่างไร

สารบัญ:

AI จะสร้างชิปคอมพิวเตอร์ให้เร็วขึ้นได้อย่างไร
AI จะสร้างชิปคอมพิวเตอร์ให้เร็วขึ้นได้อย่างไร
Anonim

ซื้อกลับบ้านที่สำคัญ

  • วิธีใหม่ในการออกแบบชิปโดยใช้ AI สามารถช่วยประหยัดเวลาของมนุษย์ได้หลายพันชั่วโมง
  • Google เพิ่งประกาศว่าได้พัฒนาวิธีออกแบบชิปด้วย AI ที่จะใช้ในแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์
  • ผู้สังเกตการณ์บางคนกล่าวว่ากระบวนการออกแบบ AI จะหมายถึงชิปที่ดีกว่าในราคาที่ต่ำกว่าสำหรับผู้ใช้
Image
Image

นักวิจัยกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างชิปคอมพิวเตอร์ให้เร็วขึ้น คนในวงการกล่าวว่าความพยายามนี้มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ชิปที่ดีขึ้นในราคาที่ต่ำกว่าสำหรับผู้ใช้

Google เพิ่งประกาศว่าใช้ AI เพื่อช่วยออกแบบชิปการเรียนรู้ของเครื่องรุ่นต่อไป หลังจากการวิจัยมาหลายปี ความพยายามด้าน AI ของบริษัทกำลังได้รับผลตอบแทนและจะถูกนำไปใช้ในชิปที่กำลังจะมีขึ้นสำหรับการคำนวณ AI ตามรายงานที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature

"ความสวยงามของการออกแบบชิปอัตโนมัติคือช่วยลดอุปสรรคในการเข้ามาของบริษัทในการเข้าถึงพลังของชิป AI ได้อย่างมาก เนื่องจากจำเป็นต้องมีนักออกแบบจำนวนน้อยลงในการผลิตคุณภาพสูงและการออกแบบที่ปรับให้เหมาะสมกับแอปพลิเคชัน " Stelios Diamantidis, ผู้อำนวยการอาวุโสของ Synopsys Artificial Intelligence Solutions ซึ่งผลิตซอฟต์แวร์ AI สำหรับการออกแบบชิปกล่าวในการสัมภาษณ์ทางอีเมล

"ในที่สุด จะส่งผลให้สะดวกขึ้น ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และการสื่อสารที่ราบรื่นในทุกด้านของชีวิตเราด้วยต้นทุนที่ต่ำลงและในแอปพลิเคชันที่หลากหลายขึ้น"

คอมพิวเตอร์สร้างคอมพิวเตอร์

Google ใช้ AI เพื่อสร้างเวอร์ชัน AI ที่ดีขึ้นโดยการวางแผนการออกแบบชิป ซอฟต์แวร์หาตำแหน่งที่ดีที่สุดในการวางส่วนประกอบต่างๆ เช่น CPU และหน่วยความจำ ซึ่งเป็นเรื่องยากที่จะทำในขนาดที่เล็กเช่นนี้

"วิธีการของเราถูกนำมาใช้ในการผลิตเพื่อออกแบบ Google TPU รุ่นต่อไป" ผู้เขียนบทความ นำโดย Azalia Mirhoseini และ Anna Goldie หัวหน้าฝ่ายแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับระบบของ Google

สุดท้ายนี้จะส่งผลให้สะดวกขึ้น ความปลอดภัย ระบบอัตโนมัติ และการสื่อสารที่ราบรื่นในทุกด้านของชีวิตเรา

นักวิจัยของ Google อ้างว่าการออกแบบ AI อาจมี "นัยสำคัญ" สำหรับอุตสาหกรรมชิป นักวิทยาศาสตร์กล่าวว่าวิธีการใหม่ของ Google สามารถสร้างแผนชิปที่ผลิตได้ในเวลาน้อยกว่าหกชั่วโมงซึ่งเทียบเท่าหรือเหนือกว่าที่ทำโดยผู้เชี่ยวชาญในรายละเอียดที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสิทธิภาพ การใช้พลังงาน และพื้นที่ชิปวิธีนี้สามารถประหยัดเวลาการทำงานของมนุษย์ได้หลายพันชั่วโมงสำหรับไมโครชิปทุกรุ่น

Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ AI ของ Facebook ยกย่องกระดาษว่า "ทำได้ดีมาก" บน Twitter โดยกล่าวว่า "นี่เป็นการตั้งค่าแบบเดียวกับที่ RL ฉายแสง"

เหมือนเกมหมากรุก

การออกแบบชิปอาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการทดลองกับมนุษย์ Diamantidis กล่าว เขาเปรียบกระบวนการนี้กับเกมหมากรุก ซึ่งเป็นพื้นที่ที่ AI เอาชนะมนุษย์ไปแล้ว

"เพื่อให้คุณเข้าใจถึงความซับซ้อนของการออกแบบวงจรรวมสมัยใหม่ทั่วไป (IC) ให้พิจารณาการเปรียบเทียบต่อไปนี้" เขากล่าวเสริม "ในเกมหมากรุก มีสถานะหรือวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ประมาณ 10 ถึง 123 [กำลัง] ในกระบวนการวางตำแหน่งการออกแบบชิปวันปัจจุบันคือ 10 ถึง 90, 000"

ความสวยงามของการออกแบบชิปอัตโนมัติคือช่วยลดอุปสรรคในการเข้ามาของบริษัทในการเข้าถึงพลังของชิป AI ได้อย่างมาก

Diamantidis คาดการณ์ว่าการออกแบบ AI สามารถผลักดันประสิทธิภาพของชิปและประสิทธิภาพการใช้พลังงานให้มากกว่า 1, 000 เท่าของระดับปัจจุบัน

"การค้นหาพื้นที่อันกว้างใหญ่นี้เป็นความพยายามที่ต้องใช้แรงงานมาก โดยทั่วไปต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการทดลอง และมักจะชี้นำโดยประสบการณ์ในอดีตและความรู้ของชนเผ่า" เขากล่าวเสริม "การออกแบบชิปที่ใช้ AI นำเสนอกระบวนทัศน์การปรับให้เหมาะสมเชิงกำเนิดรูปแบบใหม่ที่ใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เสริมแรง (RL) เพื่อค้นหาพื้นที่การออกแบบโดยอัตโนมัติสำหรับโซลูชันที่เหมาะสมที่สุด"

การออกแบบชิป AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Diamantidis กล่าว Synopsys เป็นซัพพลายเออร์ชั้นนำด้านเครื่องมือออกแบบชิปที่ใช้ AI และลูกค้าของบริษัทคือบริษัทเซมิคอนดักเตอร์และอิเล็กทรอนิกส์รายใหญ่ทุกแห่งในโลก เขากล่าว บริษัทเหล่านี้จัดหาชิปให้หรือพัฒนาอุปกรณ์พกพา ระบบประมวลผลและศูนย์ข้อมูลประสิทธิภาพสูง อุปกรณ์โทรคมนาคม และแอพพลิเคชั่นยานยนต์

Image
Image

"เราไม่สามารถระบุชื่อลูกค้าเฉพาะเจาะจงได้ แต่ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้เครื่องมือ AI ของเราสามารถตั้งค่าและเอาชนะสถิติโลกในด้านประสิทธิภาพการออกแบบได้ในทันที โดยสามารถบรรลุด้วย วิศวกรคนเดียวในสัปดาห์ที่มันเคยใช้เวลาทั้งทีมของผู้เชี่ยวชาญเดือน "Diamantidis กล่าว

ท้ายที่สุด ผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากการออกแบบชิปที่ดีขึ้น Diamantidis กล่าว เขาเสริมว่า "ทั้งหมดนี้ได้รับแรงผลักดันจากความปรารถนาของเราในการประมวลผลข้อมูลมากขึ้น ทำให้ฟังก์ชันต่างๆ ในผลิตภัณฑ์ที่เราใช้เป็นไปโดยอัตโนมัติ และผสานรวมสติปัญญาที่มากขึ้นในเกือบทุกอย่างที่สัมผัสชีวิตของเรา"