Google izmanto AI, lai izstrādātu mikroshēmas, kas paātrinās AI

Kategorija: Mākslīgais intelekts Ievietots 27. marts

Jauns pastiprināšanas mācīšanās algoritms ir iemācījies optimizēt komponentu izvietojumu datora mikroshēmā, lai padarītu to efektīvāku un mazāku enerģijas patēriņu.

3D Tetris: Mikroshēmu novietošana, kas pazīstama arī kā skaidu grīdas plānošana, ir sarežģīta trīsdimensiju dizaina problēma. Tas prasa rūpīgu simtiem, dažreiz tūkstošiem komponentu konfigurāciju vairākos slāņos ierobežotā apgabalā. Tradicionāli inženieri manuāli izstrādā konfigurācijas, kas samazina vadu daudzumu, kas tiek izmantots starp komponentiem kā efektivitātes starpnieks. Pēc tam viņi izmanto elektroniskās projektēšanas automatizācijas programmatūru, lai simulētu un pārbaudītu to veiktspēju, kas vienam stāva plānam var ilgt līdz 30 stundām.

Laika aizkave: Tā kā katrā mikroshēmā tiek ieguldīts laiks, tradicionāli tiek uzskatīts, ka mikroshēmu kalpošanas laiks ir no diviem līdz pieciem gadiem. Taču, tā kā mašīnmācīšanās algoritmi ir strauji attīstījušies, ir palielinājusies nepieciešamība pēc jaunām mikroshēmu arhitektūrām. Pēdējos gados vairāki algoritmi mikroshēmu grīdas plānošanas optimizēšanai ir mēģinājuši paātrināt projektēšanas procesu, taču tiem ir bijusi ierobežota spēja optimizēt vairākus mērķus, tostarp mikroshēmas jaudas patēriņu, skaitļošanas veiktspēju un platību.

Inteliģents dizains: Reaģējot uz šiem izaicinājumiem, Google pētnieki Anna Goldie un Azalia Mirhoseini izmantoja jaunu pieeju : pastiprināšanas mācības. Pastiprināšanas-mācību algoritmi izmanto pozitīvas un negatīvas atsauksmes, lai apgūtu sarežģītus uzdevumus. Tāpēc pētnieki izstrādāja to, kas pazīstams kā atlīdzības funkcija, lai sodītu un apbalvotu algoritmu atbilstoši tā dizaina veiktspējai. Pēc tam algoritms izveidoja desmitiem līdz simtiem tūkstošu jaunu dizainu, katrs sekundes daļas laikā, un novērtēja tos, izmantojot atlīdzības funkciju. Laika gaitā tas apvienojās ar galīgo stratēģiju mikroshēmu komponentu optimālai ievietošanai.

Validācija: Pēc projektu pārbaudes ar elektroniskās projektēšanas automatizācijas programmatūru pētnieki atklāja, ka daudzi algoritma stāvu plāni darbojās labāk nekā tie, ko izstrādājuši cilvēku inženieri. Tas arī iemācīja saviem kolēģiem dažus jaunus trikus, sacīja pētnieki.

Ražošanas līnija: Visā nozares vēsturē AI progress ir bijis cieši saistīts ar progresu mikroshēmu projektēšanā. Cerams, ka šis algoritms paātrinās mikroshēmu projektēšanas procesu un radīs jaunas paaudzes uzlabotas arhitektūras, savukārt paātrinot AI attīstību.

Lai vairāk šādu stāstu tiktu piegādāts tieši jūsu iesūtnē, reģistrējieties mūsu Webby nominētajam AI informatīvajam izdevumam The Algorithm. Tas ir par brīvu.