ИИ Google проектирует чипы быстрее и качественней людей

Благодаря широкому распространению различных систем искусственного интеллекта все острее и острее становится проблема, связанная с разработкой новых специализированных чипов, способных выполнять базовые алгоритмы ИИ быстрее и более эффективно.

Эта проблема заключается в том, что проектирование нового чипа — это весьма трудоемкое и долгое занятие, и темпы развития области ИИ уже значительно опережают сроки разработки новых чипов. И не так давно специалистам компании Google удалось найти весьма красивое решение данной проблемы — они создали специализированную систему ИИ, которая самостоятельно проектирует чипы и делает это гораздо быстрее и качественней высококвалифицированных специалистов-людей.

Азалия Мирозейни (Azalia Mirhoseini), старший научный сотрудник в компании Google, и Анна Голди (Anna Goldie), ведущий разработчик программного обеспечения, создали искусственную нейронную сеть и обучили ее выполнять одну из самых трудоемких задач при проектировании чипов — размещение элементов на поверхности кристалла. Процесс обучения нейронной сети длился достаточно долго, но после этого система стала способна воспроизвести дизайн процессора Google Tensor Processing Unit 4-го поколения менее, чем за 24 часа, а по мере дальнейшей работы и самообучения время выполнения этой же самой задачи сократилось до 6 часов.

Процедура размещения настолько сложна и трудоемка из-за того, что в ее ходе на поверхности кристалла чипа вручную размещаются логические блоки, блоки памяти и другие компоненты, из которых формируются блоки более крупного масштаба. От качества выполнения этой процедуры зависит вычислительная мощность, количество потребляемой энергии и площадь занимаемого пространства.

Человеку, даже вооруженному самыми современными инструментами автоматизированного проектирования, требуются недели и множество итераций для поиска оптимального варианта размещения, обеспечивающего приемлемый компромисс упомянутых выше параметров.

Отметим, что задача проектирования чипа уровня TPU 4 может решаться коллективом высококвалифицированных специалистов за несколько недель времени минимум. При этом, решение, разработанное искусственных интеллектом, всегда значительно выигрывает у решения, разработанного людьми, по вычислительной мощности, потребляемой энергии, занимаемому пространству и другим показателям.

Исследователи компании Google, работавшие над данной задачей уверены, что их работа «приведет к более быстрой разработке структуры новых чипов ИИ, при этом, сами чипы будут более быстрыми, менее прожорливыми, миниатюрными и недорогими в производстве».

А первой реальной задачей, которая будет поставлена перед системой искусственного интеллекта, станет полная разработка процессора Tensor Processing Unit следующего, 5-го поколения.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *