Сегодня 23 сентября 2025
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.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Европа проверит, хорошо ли Apple, Google, Microsoft и Booking борются с мошенниками 2 ч.
Huawei HarmonyOS уже шестой квартал подряд остаётся популярнее Apple iOS в Китае 2 ч.
Разработчики Palworld анонсировали Palworld: Palfarm — уютный симулятор фермерской жизни, где можно сыграть в русскую рулетку 3 ч.
Белорусы теперь могут оплачивать покупки на Wildberries криптовалютой, но есть нюансы 3 ч.
OpenAI запустила подписку ChatGPT Go дешевле $5 в месяц в ещё одной стране 4 ч.
Постаревший Леон, приземлённый экшен и как никогда амбициозная история: инсайдер раскрыл новые подробности Resident Evil Requiem 4 ч.
Исполнитель роли Тревора в GTA V оказался равнодушен к GTA VI и призвал геймеров читать Достоевского 5 ч.
«Яндекс» поселил «Алису» на флагманском ИИ в мессенджерах Max и Telegram 5 ч.
Google снова попытаются разорвать на части — Минюст США потребовал отделения рекламного бизнеса 6 ч.
Производитель Peugeot, Opel и Fiat заявил об утечке данных клиентов после хакерской атаки 7 ч.
BloombergNEF: ИИ ЦОД способствуют ускорению роста спроса на электричество 6 мин.
РСК и «ХайТэк» представили ПАК с российскими ИИ-ускорителями LinQ HPQ 52 мин.
За ИИ в дальнюю дорогу: Китай строит собственный децентрализованный вариант Stargate 2 ч.
Bang & Olufsen выпустила наушники-затычки Beo Grace за $1500 и чехол для них за $400 2 ч.
DDR5 раскочегарили до 13 020 МГц — очередной рекорд разгона ОЗУ пока не подтверждён 3 ч.
В Южной Корее создали самые лучшие подводные солнечные элементы 4 ч.
Красный флаг для «красной» компании — Moody's раскритиковало эпохальный план Oracle по созданию ИИ ЦОД 4 ч.
Мечта Маска забуксовала: роботакси Tesla в Калифорнии будут вовсе не беспилотными и не совсем такси 5 ч.
Huawei собралась за три года догнать Nvidia в сфере ИИ, завалив рынок ускорителями Ascend и не только 5 ч.
SoftBank, Meta и др. проложат между Японией и Сингапуром подводный интернет-кабель Candle длиной 8 тыс. км 5 ч.