Изкуственият интелект ще играе все по-важна роля в проектирането на чипове
(снимка: CC0 Public Domain)
Google разработи и вече използва успешно авангарден метод AlphaChip, който обучава изкуствен интелект да проектира чипове. Технологията има потенциал да ускори значително дизайна на полупроводниците, както и да подобри чиповете по отношение на производителност, площ и енергийна ефективност.
Интернет гигантът вече използва AlphaChip метода при проектиране на AI ускорителите TPU (Tensor Processing Unit), а други компании за чипове, включително тайванската MediaTek, също прилагат технологията в своите разработки, отбелязва Tom’s Hardware.
Проектирането на чипа е най-дългият и най-трудоемък етап в разработването на полупроводникови компоненти. Synopsys, която прави софтуер за проектиране на чипове, е внедрила AI, за да реши този проблем, но нейният продукт е на много висока цена. Google реши да демократизира този подход.
В момента създаването на матрица за сложен чип като GPU отнема около две години, ако се проектира от хора. По-малко сложните компоненти могат да бъдат проектирани за няколко месеца, но процесът изисква милиони разходи, тъй като големите производители наемат значителен брой специалисти.
AlphaChip, според Google, решава задачата по проектиране на чип за няколко часа. Освен това технологията осигурява превъзходни резултати, оптимизирани за производителност и енергийна ефективност. Google дори публикува графика, която показва намаляването на дължината на проводниците в предишните версии на TPU и новия Trillium.
AlphaChip се основава на модел за обучение с подсилване, при който AI извършва операции в предварително определена среда, изследва резултатите и се учи от опита, за да подобри ефективността си в бъдеще.
По-конкретно, AI разглежда проектирания план на кристала като своеобразна игра, за един ход на която в полето се помества само един компонент на схемата. Невронната мрежа помага за изграждане на граф на връзките между отделните компоненти и колкото повече дизайни създава системата, толкова по-високо е качеството на нейната работа.
Google използва AlphaChip за разработване на AI ускорители TPU, на които пуска широкомащабни AI модели и облачни услуги. Моделите Transformer, например, работят на тези процесори и се използват в Gemini и Imagen.
Системата AlphaChip спомогна за подобряване на дизайна на всяко следващо поколение TPU, включително най-новия Trillium, намалявайки времето за разработка и осигурявайки по-висока производителност. И Google, и MediaTek обаче използват тази система за ограничен набор от блокове, като значителна част от работата все още се извършва от хора.
В допълнение към Google TPU, AlphaChip е използван при проектиране на мобилни 5G чипове MediaTek Dimensity, които намират широко приложение в смартфоните. Системата е била предварително обучена на широк набор от чипове, казва Google, което ѝ позволява да генерира все по-ефективни дизайни с течение на времето. Хората се учат бързо, а AI се учи още по-бързо.
Успехът на AlphaChip насърчи Google да продължи да въвежда AI в различни етапи на дизайна на чипове, включително логически синтез, избор на макроси и оптимизиране по време – нещо, което Synopsys и Cadence предлагат за много пари.
Google вярва, че AlphaChip може да се използва през целия цикъл на разработка на чипове – от архитектурния дизайн до производството. Оптимизацията с помощта на AI ще помогне за ускоряване на чиповете, ще ги направи по-компактни, енергийно ефективни и по-евтини. AI решението ще се прилага не само за сървърните ускорители на Google и мобилните платформи MediaTek, но и за други чипове.