Google заявляет, что его ИИ уже разрабатывает микросхемы машинного обучения быстрее, чем люди


Какие это занимает у людей месяцы, искусственный интеллект Google делает это за шесть часов. Это заявление Google о своем ИИ, способном разрабатывать микросхемы машинного обучения, «сопоставимые или превосходящие» созданные людьми. После многих лет экспериментов мы вскоре увидим первый коммерческий продукт в этом отношении: следующие чипы TPU от Google были разработаны ИИ.


Что Google использует свой ИИ для разработки чипов, оптимизированных для ИИ это не секрет. Однако сейчас похоже, что эксперименты прекратили и применили к реальным продуктам. Они также воспользовались возможностью опубликовать исследование в природе где они объясняют развитие.

Большое преимущество какой вклад ИИ, кажется, вносит при разработке чипов это скорость. Согласно Google, огромная экономия времени, связанная с использованием алгоритма для проектирования, а не людей, может иметь серьезные последствия для отрасли. В принципе, это должно позволить ускорить итерации проектирования будущих микросхем, а также быстро разрабатывать микросхемы для конкретных целей, для которых они оптимизированы.

Оптимизация пространства чипа

Кажется, что ИИ оказывает наибольшее влияние на планирование размещения элементов на микросхеме. По сути, этот процесс заключается в выборе места на поверхности чипа для каждого элемента (ЦП, ГП, память …). Это важно, поскольку напрямую влияет на скорость и эффективность чипа в зависимости от того, насколько далеко каждый элемент находится от других.

ТПУ 2 0 Png

Хотя для людей это проблема месяцев усилий, искусственный интеллект воспринимает это как игру. Он интерпретирует каждый элемент фишки как часть игры и стремится разместить его там, где он наиболее эффективен, всегда принимая во внимание все остальные элементы и множество других факторов. Через несколько часов он предлагает позицию, в которой предлагается наибольшая вычислительная эффективность набора элементов в заданном пределе.

Пять экспертов в области искусственного интеллекта рассказали о любимых методах использования и алгоритмах

Google говорит, что для обучения ИИ предоставил вам данные о 10 000 конструкциях микросхем более и менее высокого качества. Каждый чип был маркирован в соответствии с его качеством и с учетом таких значений, как требуемая длина проводки или потребление энергии. Таким образом, ИИ узнал, какие проекты хороши, а какие нет, и затем создал свои собственные.

Через | CNBC
Больше информации | Природа

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *