Key Takeaways
- Eine neue Methode zum Entwerfen von Chips mit KI könnte Tausende von Stunden menschlicher Arbeit einsparen.
- Google gab kürzlich bekannt, dass es eine Möglichkeit entwickelt hat, Chips mit KI zu entwerfen, die in einer kommerziellen Anwendung verwendet werden.
- Einige Beobachter sagen, dass der KI-Designprozess für Benutzer bessere Chips zu niedrigeren Preisen bedeuten wird.
Forscher nutzen künstliche Intelligenz, um Computerchips schneller zu bauen. Brancheninsider sagen, dass die Bemühungen wahrscheinlich zu besseren Chips zu niedrigeren Preisen für die Benutzer führen werden.
Google hat kürzlich angekündigt, dass es KI zur Entwicklung seiner nächsten Generation von Chips für maschinelles Lernen einsetzt. Nach Jahren der Forschung zahlen sich die KI-Bemühungen des Unternehmens aus und werden laut einem in der Zeitschrift Nature veröffentlichten Artikel in einem kommenden Chip für KI-Berechnungen verwendet.
"Das Schöne am autonomen Chipdesign ist, dass es die Eintrittsbarriere für Unternehmen zum Zugriff auf die Leistungsfähigkeit von KI-Chips erheblich verringert, da weniger Designer benötigt werden, um ein qualitativ hochwertiges und anwendungsoptimiertes Design zu erstellen", Stelios Diamantidis, sagte ein leitender Direktor von Synopsys Artificial Intelligence Solutions, das KI-Software für das Chipdesign herstellt, in einem E-Mail-Interview.
"Letztendlich wird dies zu mehr Komfort, Sicherheit, Automatisierung und nahtloser Kommunikation in nahezu allen Bereichen unseres Lebens zu geringeren Kosten und in einer größeren Vielf alt von Anwendungen führen."
Computer Computer bauen
Google verwendet KI, um bessere Versionen von KI zu bauen, indem es das Design eines Chips plant. Die Software findet den besten Platz, um Komponenten wie CPUs und Speicher unterzubringen, was bei solch kleinen Maßstäben eine Herausforderung darstellt.
"Unsere Methode wurde in der Produktion verwendet, um die nächste Generation von Google TPU zu entwerfen", schrieben die Autoren des Papiers unter der Leitung von Googles Co-Leitern für maschinelles Lernen für Systeme, Azalia Mirhoseini und Anna Goldie.
Letztendlich wird dies zu mehr Komfort, Sicherheit, Automatisierung und nahtloser Kommunikation in nahezu allen Bereichen unseres Lebens führen.
Google-Forscher behaupteten, dass KI-Design "große Auswirkungen" auf die Chipindustrie haben könnte. Laut den Wissenschaftlern können mit dem neuen Google-Verfahren in weniger als sechs Stunden fertigungsfähige Chippläne generiert werden, die in allen wesentlichen Details, darunter Leistung, Energieverbrauch und Chipfläche, denen von Experten vergleichbar oder überlegen sind. Die Methode könnte Tausende von Stunden menschlicher Arbeit für jede Generation von Mikrochips einsparen.
Der leitende KI-Wissenschaftler von Facebook, Yann LeCun, lobte das Papier auf Twitter als „sehr gute Arbeit“und sagte: „Das ist genau die Art von Umgebung, in der RL glänzt.“
Wie ein Schachspiel
Das Entwerfen eines Chips kann Menschen Wochen des Experimentierens kosten, sagte Diamantidis. Er verglich den Prozess mit einem Schachspiel, einem Bereich, in dem KI bereits Menschen geschlagen hat.
"Um Ihnen einen Eindruck von der Komplexität eines typischen modernen Designs integrierter Sch altkreise (IC) zu vermitteln, betrachten Sie den folgenden Vergleich", fügte er hinzu. "Beim Schachspiel gibt es ungefähr 10 hoch 123 [Potenz] der Anzahl von Zuständen oder potenziellen Lösungen; beim Platzierungsprozess zum Entwerfen eines aktuellen Chips sind es 10 hoch 90.000."
Das Schöne am autonomen Chipdesign ist, dass es die Eintrittsbarriere für Unternehmen erheblich verringert, um auf die Leistungsfähigkeit von KI-Chips zuzugreifen.
Diamantidis sagt voraus, dass KI-Designs die Chipleistung und Energieeffizienz auf mehr als das 1.000-fache des derzeitigen Niveaus steigern könnten.
"Die Suche in diesem riesigen Raum ist eine sehr arbeitsintensive Anstrengung, die normalerweise viele Wochen des Experimentierens erfordert und oft von früheren Erfahrungen und Stammeswissen geleitet wird", fügte er hinzu. "KI-fähiges Chipdesign führt ein neues, generatives Optimierungsparadigma ein, das Reinforcement Learning (RL)-Technologie verwendet, um Designräume autonom nach optimalen Lösungen zu durchsuchen."
KI-Design von Chips wächst schnell, sagte Diamantidis. Synopsys ist ein führender Anbieter von KI-fähigen Chipdesign-Tools, und seine Kunden sind alle großen Halbleiter- und Elektronikunternehmen der Welt, behauptete er. Diese Unternehmen liefern entweder Chips an oder entwickeln mobile Geräte, Hochleistungscomputersysteme und Rechenzentren, Telekommunikationsgeräte und Automobilanwendungen.
"Wir können keine konkreten Kunden nennen, aber allein in den letzten Monaten konnten Anwender unserer KI-Tools Weltrekorde in der Designproduktivität aufstellen und dann sofort übertreffen, indem sie mit a einzelner Ingenieur in Wochen, wofür früher ganze Expertenteams Monate brauchten", sagte Diamantidis.
Letztendlich werden die Benutzer diejenigen sein, die von besseren Chipdesigns profitieren, sagte Diamantidis. Er fügte hinzu, dass „all dies von unserem Wunsch angetrieben wird, mehr Daten zu verarbeiten, mehr Funktionen in den von uns verwendeten Produkten zu automatisieren und mehr Intelligenz in fast alles zu integrieren, was unser Leben berührt.“
