Инженеры компании Google используют ИИ с целью ускорения разработки ИИ-чипов нового поколения

Американская транснациональная корпорация Google решила использовать машинное обучение для разработки следующего поколения чипов для машинного обучения. По словам инженеров Google, схемы алгоритмов «сопоставимы или превосходят» конструкции, созданные людьми, при этом они могут быть созданы гораздо быстрее. Работа, на которую у людей уходят месяцы, может быть выполнена с помощью ИИ менее чем за 6 часов. Об этом информирует издание ITC.UA со ссылкой на первоисточник.

Инженеры Google на протяжении нескольких лет работают над идеей реализации использования машинного обучения для создания чипов. Судя по всему, компания впервые применила свои разработки к коммерческому продукту — первым грядущим версиям чипов Google TPU (tensor processing unit), оптимизированным для ИИ-вычислений.

«Эта работа имеет «серьёзные последствия» для индустрии чипов. Она должна позволить компаниям быстрее изучить возможные объёмы архитектуры для будущих проектов и упростить подгонку чипов для конкретных рабочих нагрузок», — отмечают инженеры компании.

Задача, которую решают алгоритмы Google, известна как «планирование этажа» — люди-инженеры используя компьютерные инструменты находят оптимальную компоновку кремниевого кристалла для подсистем чипа. Сообщается, что эти компоненты включают в себя CPU, GPU, память, которые связаны между собой с помощью множества соединений. Конечное размещение каждого компонента на кристалле имеет влияние на конечную скорость и эффективность чипа. Это значит, что даже незначительные изменения в размещении компонентов могут иметь огромные последствия в виде снижения или повышений характеристик конечного «продукта»,

«Проектирование «планирования этажа» требует от людей месяцев «напряжённых усилий». Но алгоритмы искусственного интеллекта могут справиться с этой задачей существенно быстрее», — отмечают эксперты отрасли.

Ранее ИИ-алгоритмы уже доказали свою эффективность в играх и смогли превзойти человека в шахматах. «Планирование этажей» аналогично игровым задачам. Но вместо игровой доски используется кремниевый кристалл, а вместо фигур, таких как рыцари и ладьи, — логические компоненты чипа. Если говорить вкратце, то можно привести ту же аналогию с шахматами, то есть условно задача состоит в том, чтобы просто найти «условия выигрыша» для каждой доски. В шахматах это может быть мат, в дизайне микросхем — вычислительная эффективность.

«Инженеры Google обучили систему применять 10 тысяч наборов различных данных для «планирований этажа». Каждый вариант был отмечен определённой функцией «вознаграждения», основанной на его успешности по различным показателям, таким как длина требуемого соединения и потребление энергии. Затем алгоритм использовал эти данные, чтобы различать хорошие и плохие планы «этажей» и, в свою очередь, генерировать свои собственные проекты», — отмечается в статье.

Также инженерами было отмечено, что ИИ-алгоритмы компонуют чипы совсем не так, как люди. Вместо аккуратно расположенных рядов компонентов, подсистемы выглядят так, как будто они практически хаотично разбросаны по кристаллу.