Сегодня 24 ноября 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

Google представила технологию проектирования микросхем AlphaChip с помощью ИИ

Google представила AlphaChip — метод обучения искусственного интеллекта с подкреплением для проектирования микросхем. Он обещает значительно ускорить проектирование плана кристалла, а также усовершенствовать чипы с точки зрения производительности, мощности и площади. Google использовала это решение при проектировании ИИ-ускорителей TPU (Tensor Processing Unit), применяли его и другие компании, включая MediaTek.

 Источник изображений: Google

Источник изображений: Google

Проектный макет микросхемы или план кристалла является самым долгим и трудоёмким этапом разработки полупроводникового компонента. Synopsys, которая выпускает ПО для проектирования чипов, внедрила ИИ для решения этой задачи, но её продукт имеет очень высокую цену. Google решила демократизировать этот подход. В настоящий момент создание плана кристалла для сложной микросхемы, например, графического процессора, занимает около двух лет, если его разрабатывают люди. Менее сложные компоненты проектируются за несколько месяцев, но этот процесс сопряжён с миллионными затратами, поскольку крупные производители привлекают значительное число специалистов. AlphaChip, по утверждению Google, решает задачу за несколько часов. Более того, эта система выдаёт превосходный результат, оптимизированный по производительности и энергоэффективности. Google также продемонстрировала график, который показывает сокращение длины проводников в предыдущих версиях TPU и новом Trillium.

Основу механизма работы AlphaChip составляет модель обучения с подкреплением, при которой ИИ выполняет операцию в заранее заданной среде, изучает результаты и учится на этом опыте, чтобы повысить качество работы в будущем. В случае AlphaChip проектирование плана кристалла ИИ рассматривает как своего рода игру, за один ход которой на поле размещается один компонент схемы. Нейросеть помогает выстроить граф взаимосвязей между компонентами, и чем больше макетов создаёт система, тем выше качество её работы.

Google использует AlphaChip в разработке ИИ-ускорителей TPU с 2020 года — на них компания запускает крупномасштабные модели ИИ и облачные службы. На этих процессорах работают модели-трансформеры — эта архитектура используется в Gemini и Imagen. Система AlphaChip помогала совершенствовать схему каждого последующего поколения TPU, включая новейшие Trillium — она сокращала время разработки и обеспечивала более высокую производительность. Тем не менее, и Google, и MediaTek используют эту систему для ограниченного набора блоков, а значительную часть работы проделывает всё-таки человек.

Помимо Google TPU, AlphaChip использовалась при проектировании мобильных 5G-чипов MediaTek Dimensity, которые широко применяются в актуальных смартфонах. Система была предварительно обучена на широком ассортименте микросхем, говорят в Google, что позволяет ей генерировать все более эффективные макеты по мере проделанного объёма работы. Человек учится быстро, а ИИ — ещё быстрее.

Успех AlphaChip побудил Google продолжить внедрение ИИ на разных этапах проектирования микросхем, включая логический синтез, выбор макросов и оптимизацию по времени — Synopsys и Cadence предлагают это за большие деньги. Компания считает, что в перспективе AlphaChip можно будет применять на всём цикле разработки чипов от проектирования архитектуры до компоновки и производства — оптимизация при помощи ИИ поможет ускорить микросхемы, сделать их компактнее, энергоэффективнее и дешевле. В будущем решение будет использоваться не только для серверных ускорителей Google и мобильных платформ MediaTek. Разработка AlphaChip продолжается.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Разработчики Heroes of Might and Magic: Olden Era показали режим быстрых сражений, появившийся в легендарной пятой части 2 ч.
Квартальная выручка на рынке облачных инфраструктур подскочила на 21 %, превысив $80 млрд 2 ч.
Новая статья: Little Big Adventure – Twinsen's Quest — криво, но всё ещё мило. Рецензия 3 ч.
«Сердечное спасибо всем»: аудитория олдскульной ролевой игры Sea of Stars превысила 6 млн игроков 4 ч.
World of Warcraft исполнилось 20 лет — это до сих пор самая популярная ролевая игра в мире 22 ч.
Microsoft хочет, чтобы у каждого человека был ИИ-помощник, а у каждого бизнеса — ИИ-агент 23-11 12:20
«Атака на ближайшего соседа» сработала — хакеры удалённо взломали компьютер через Wi-Fi поблизости 23-11 11:08
Google Gemini сможет управлять приложениями без пользователя и даже не открывая их 23-11 08:00
Илон Маск отделался выплатой $2923 за неявку для дачи показаний по делу о покупке Twitter 23-11 06:25
Microsoft открыла доступ к скандальной ИИ-функции Recall — пользователям разрешили ограничить её «подглядывания» 23-11 00:59
Справится даже ребёнок: роботы на базе ИИ оказались совершенно неустойчивы ко взлому 25 мин.
LG поможет Samsung с нуля создать «настоящий ИИ-смартфон» — он выйдет в 2025 году и вы не сможете его купить 2 ч.
AIC и ScaleFlux представили JBOF-массив на основе NVIDIA BlueField-3 4 ч.
Nvidia нарастила выручку в Китае на 34 % даже в условиях санкций 6 ч.
Nvidia заинтересована в получении HBM3E от Samsung и верит в сохранение международного сотрудничества при Трампе 7 ч.
xMEMS представила бескатушечные МЭМС-динамики для открытых наушников, ноутбуков и носимой электроники 15 ч.
Microsoft и Meta представили дизайн ИИ-стойки с раздельными шкафами для питания и IT-оборудования 22 ч.
Eviden создаст для Финляндии ИИ-суперкомпьютер Roihu производительностью 49 Пфлопс 22 ч.
iFixit не нашли улучшений ремонтопригодности у нового Apple MacBook Pro на чипе M4 Pro 24 ч.
Стартап Enfabrica выпустил чип ACF SuperNIC для ИИ-кластеров на базе GPU 23-11 12:38