Google sta utilizzando l'IA per progettare chip che accelereranno l'IA

Categoria: Intelligenza artificiale Inserito 27 marzo

Un nuovo algoritmo di apprendimento per rinforzo ha imparato a ottimizzare il posizionamento dei componenti sul chip di un computer per renderlo più efficiente e meno affamato di energia.

Tetris 3D: Il posizionamento dei trucioli, noto anche come pianificazione del pavimento dei trucioli, è un complesso problema di progettazione tridimensionale. Richiede l'attenta configurazione di centinaia, a volte migliaia, di componenti su più livelli in un'area vincolata. Tradizionalmente, gli ingegneri progetteranno manualmente configurazioni che riducono al minimo la quantità di filo utilizzato tra i componenti come proxy per l'efficienza. Quindi utilizzano un software di automazione della progettazione elettronica per simulare e verificare le proprie prestazioni, che possono richiedere fino a 30 ore per una singola planimetria.

Tempo di ritardo: A causa dell'investimento di tempo dedicato a ciascun progetto di chip, i chip dovrebbero tradizionalmente durare dai due ai cinque anni. Ma poiché gli algoritmi di apprendimento automatico sono avanzati rapidamente, è aumentata anche la necessità di nuove architetture di chip. Negli ultimi anni, diversi algoritmi per l'ottimizzazione della pianificazione del chip floor hanno cercato di accelerare il processo di progettazione, ma sono stati limitati nella loro capacità di ottimizzare su più obiettivi, tra cui l'assorbimento di potenza del chip, le prestazioni di calcolo e l'area.

Design intelligente: In risposta a queste sfide, le ricercatrici di Google Anna Goldie e Azalia Mirhoseini ha adottato un nuovo approccio : insegnamento rafforzativo. Gli algoritmi di apprendimento per rinforzo utilizzano feedback positivi e negativi per apprendere compiti complicati. Quindi i ricercatori hanno progettato quella che è nota come una funzione di ricompensa per punire e premiare l'algoritmo in base alle prestazioni dei suoi progetti. L'algoritmo ha quindi prodotto da decine a centinaia di migliaia di nuovi progetti, ciascuno in una frazione di secondo, e li ha valutati utilizzando la funzione di ricompensa. Nel tempo, è convergente su una strategia finale per posizionare i componenti del chip in modo ottimale.

Convalida: Dopo aver verificato i progetti con il software di automazione della progettazione elettronica, i ricercatori hanno scoperto che molte delle planimetrie dell'algoritmo hanno funzionato meglio di quelle progettate da ingegneri umani. Ha anche insegnato alle sue controparti umane alcuni nuovi trucchi, hanno detto i ricercatori.

Linea di produzione: Nel corso della storia del campo, i progressi nell'IA sono stati strettamente interconnessi con i progressi nella progettazione dei chip. La speranza è che questo algoritmo acceleri il processo di progettazione del chip e porti a una nuova generazione di architetture migliorate, accelerando a sua volta l'avanzamento dell'IA.

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