Mga Key Takeaway
- Ang isang bagong paraan ng pagdidisenyo ng mga chip gamit ang AI ay maaaring makatipid ng libu-libong oras ng pagsisikap ng tao.
- Kamakailan ay inanunsyo ng Google na nakabuo ito ng isang paraan upang magdisenyo ng mga chip na may AI na gagamitin sa isang komersyal na application.
- Sinasabi ng ilang tagamasid na ang proseso ng AI-design ay mangangahulugan ng mas magandang chips sa mas mababang presyo para sa mga user.
Gumagamit ang mga mananaliksik ng artificial intelligence upang bumuo ng mga computer chips nang mas mabilis. Sinasabi ng mga tagaloob ng industriya na ang pagsisikap ay malamang na humantong sa mas mahusay na mga chip sa mas mababang presyo para sa mga user.
Kamakailan ay inanunsyo ng Google na gumagamit ito ng AI para tumulong sa pagdidisenyo ng susunod nitong henerasyon ng mga machine learning chips. Pagkatapos ng mga taon ng pagsasaliksik, nagbubunga ang mga pagsisikap ng kumpanya sa AI at gagamitin ito sa paparating na chip para sa AI computation, ayon sa isang papel na inilathala sa journal Nature.
"Ang kagandahan ng autonomous na disenyo ng chip ay na makabuluhang binabawasan nito ang hadlang sa pagpasok para sa mga kumpanya na ma-access ang kapangyarihan ng AI chips dahil mas kaunting mga designer ang kailangan upang makagawa ng isang mataas na kalidad at application-optimized na disenyo, " Stelios Diamantidis, isang senior director ng Synopsys Artificial Intelligence Solutions, na gumagawa ng AI software para sa disenyo ng chip, sa isang email interview.
"Sa huli, magreresulta ito sa higit na kaginhawahan, kaligtasan, automation, at tuluy-tuloy na komunikasyon sa halos lahat ng aspeto ng ating buhay sa mas mababang halaga at sa mas malawak na iba't ibang mga aplikasyon."
Computers Building Computers
Gumagamit ang Google ng AI upang bumuo ng mas mahuhusay na bersyon ng AI sa pamamagitan ng pagpaplano ng disenyo ng chip. Hinahanap ng software ang pinakamagandang lugar para maglagay ng mga bahagi tulad ng mga CPU at memory, na mahirap gawin sa napakaliit na sukat.
"Ginamit ang aming pamamaraan sa produksyon upang idisenyo ang susunod na henerasyon ng Google TPU, " isinulat ng mga may-akda ng papel, sa pangunguna ng mga co-head ng machine learning para sa mga system ng Google, sina Azalia Mirhoseini at Anna Goldie.
Sa huli, magreresulta ito sa higit na kaginhawahan, kaligtasan, automation, at tuluy-tuloy na komunikasyon sa halos lahat ng aspeto ng ating buhay.
Ipinahayag ng mga mananaliksik ng Google na ang disenyo ng AI ay maaaring magkaroon ng "mga pangunahing implikasyon" para sa industriya ng chip. Ayon sa mga siyentipiko, ang bagong paraan ng Google ay maaaring makabuo ng mga manufacturable chip plan sa loob ng wala pang anim na oras na maihahambing o mas mataas kaysa sa ginawa ng mga eksperto sa lahat ng mahahalagang detalye, kabilang ang pagganap, pagkonsumo ng enerhiya, at lugar ng chip. Ang pamamaraan ay maaaring makatipid ng libu-libong oras ng trabaho ng tao para sa bawat henerasyon ng mga microchip.
Pinapuri ng punong AI scientist ng Facebook, Yann LeCun, ang papel bilang "napakagandang trabaho" sa Twitter, na nagsasabing "ito mismo ang uri ng setting kung saan kumikinang ang RL."
Tulad ng Larong Chess
Ang pagdidisenyo ng chip ay maaaring tumagal ng mga linggo ng pag-eeksperimento ng tao, sabi ni Diamantidis. Inihalintulad niya ang proseso sa isang laro ng chess, isang lugar kung saan natalo na ng AI ang mga tao.
"Upang mabigyan ka ng pakiramdam ng pagiging kumplikado ng isang tipikal na modernong integrated circuit (IC) na disenyo, isaalang-alang ang sumusunod na paghahambing, " dagdag niya. "Sa laro ng chess, may humigit-kumulang 10 hanggang ika-123 [power] na bilang ng mga estado o potensyal na solusyon; sa proseso ng paglalagay ng pagdidisenyo ng kasalukuyang araw na chip, ito ay ika-10 hanggang ika-90, 000."
Ang kagandahan ng autonomous na disenyo ng chip ay na makabuluhang binabawasan nito ang hadlang sa pagpasok para ma-access ng mga kumpanya ang kapangyarihan ng AI chips.
Hinahulaan ng Diamantidis na ang mga disenyo ng AI ay maaaring itulak ang pagganap ng chip at kahusayan ng enerhiya sa higit sa 1, 000 beses sa kasalukuyang mga antas.
"Ang paghahanap sa malawak na espasyong ito ay isang napakahirap na pagsisikap, karaniwang nangangailangan ng maraming linggo ng pag-eeksperimento at kadalasang ginagabayan ng mga nakaraang karanasan at kaalaman ng tribo," dagdag niya. "Ang AI-enabled na chip design ay nagpapakilala ng bago, generative optimization paradigm na gumagamit ng reinforcement-learning (RL) na teknolohiya upang awtomatikong maghanap ng mga espasyo sa disenyo para sa mga pinakamainam na solusyon."
AI na disenyo ng mga chip ay mabilis na lumalaki, sabi ni Diamantidis. Ang Synopsys ay isang nangungunang supplier ng AI-enabled chip design tools, at ang mga customer nito ay bawat pangunahing semiconductor at electronics company sa mundo, ang sabi niya. Ang mga kumpanyang ito ay nagsu-supply ng mga chips o bumubuo ng mga mobile device, mga high-performance na computing system at data center, telecommunications equipment, at automotive application.
"Hindi namin matukoy ang pangalan ng mga partikular na customer, ngunit nitong nakaraang ilang buwan, ang mga nag-aampon ng aming mga tool sa AI ay nakapagtakda, at pagkatapos ay agad na natalo, ang mga rekord sa mundo sa pagiging produktibo sa disenyo, na nakakamit gamit ang isang nag-iisang inhinyero sa loob ng ilang linggo kung ano ang ginamit nitong tumagal ng mga buwan ng buong koponan ng mga eksperto, " sabi ni Diamantidis.
Sa huli, ang mga user ang makikinabang sa mas magagandang disenyo ng chip, sabi ni Diamantidis. Idinagdag niya na "lahat ng ito ay hinihimok ng aming pagnanais na magproseso ng higit pang data, mag-automate ng higit pang mga function sa mga produktong ginagamit namin, at magsama ng higit pang katalinuhan sa halos lahat ng bagay na nakakaapekto sa aming buhay."
