Прорывные технологии создания компьютерных чипов. 6 часов работы искусственного интеллекта вместо месяцев про-ектировщиков
Google разработал способ использования глубокого обучения (RL) для создания структуры компьютерного чипа всего за шесть часов, на который высококлассным специалистам обычно требуются месяцы.
Чипы, которые разрабатывает искусственный интеллект (ИИ) Google, не уступают или даже превосходят те, которые могут создать люди. Впервые для одного из своих коммерческих продуктов разработка Google используется для будущих процессоров блока тензорной обработки. Эти чипы оптимизированы для вычислений ИИ и относятся к классу нейронных, выполненных в виде специализированной интегральной схемы с возможностью использования с библиотекой машинного обучения.
Таким образом, развивается взаимосвязь, когда метод искусственного интеллекта для разработки чипов в конечном итоге может быть использован для улучшения и ускорения будущего развития искусственного интеллекта.
Главный прорыв заключается в том, что метод искусственного интеллекта Google может использоваться для «планирования этажей» микросхем, что ранее, несмотря на пять десятилетий исследований, не поддавалось автоматизации, требуя от инженеров-проектировщиков месяцев напряженных усилий для создания работоспособных макетов.
Используя методы RL, которые применяются, как алгоритм обучения по выполнению определенных действий, исследователи Google, чтобы быстро достигнуть поставленной цели, сократили эти месяцы до нескольких часов.
Ученые обучили систему искусственного интеллекта, предоставив ей 10 000 планов производства микросхем, чтобы она могла ознакомиться, что «правильно», а что «неправильно». Как результат — в разработанном методе используется прошлый опыт, чтобы лучше и быстрее решать новые проблемы и создавать микросхемы с помощью искусственного интеллекта с большим опытом, чем у любого, самого талантливого проектировщика-человека.
В последнее время в области создания полупроводников ведется большая работа по расширению их возможностей.
Так, недавно IBM объявила о «прорыве в разработке и производстве полупроводников», выпустив первый в мире 2-нанометровый (нм) чип, использующий технологию нанолистов. Исследователи поместили 50 миллиардов транзисторов в микросхему размером с ноготь человека.
Ожидается, что 2-нм чип позволит новым процессорам повысить производительность на 45 %, в сравнении с самыми современными 7-нанометровыми узловыми чипами при том же уровне мощности.
Инновации IBM, отраженные в этом новом 2-нм чипе, необходимы для всей полупроводниковой и IТ-индустрии.
IBM заявила, что мобильные устройства, использующие 2-нм процессоры, могут иметь до четырех раз больше времени автономной работы в сравнении с существующими и смогут помочь расширить использование более производительного искусственного интеллекта (ИИ).
Чипы также ускорят доступ в Интернет и обработку данных в приложениях для ноутбуков, а также ускорят обнаружение объектов и сократят время реакции для беспилотных автомобилей.
Компания также заявила, что ее новый 2-нм чип позволит центрам обработки данных, на которые в настоящее время «приходится один процент мирового потребления энергии», значительно сократить свой углеродный след.
Но они не единственные, кто совершил прорыв в конструкции крошечных микросхем.
Новый прорыв был достигнут совместными усилиями Массачусетского технологического института (MIT), Национального Тайваньского университета (NTU) и Тайваньской компании по производству полупроводников (TSMC). В основе их работы лежит процесс, в котором используется полуметаллический висмут, позволяющий производить полупроводники размером менее 1 нанометра (нм).
И хотя большинство современных технологий уже могут производить чипы в масштабе 3-нм, но этот прорыв может буквально «выйти за пределы закона Мура», согласно которому стоимость вычислительной мощности будет снижаться вдвое каждый раз, когда количество транзисторов в микросхеме удваивается.
Таким образом, производители микросхем раздвигают физические пределы полупроводников в глобальной гонке за создание и владение частью технологий будущего.