AlphaChip, el último sistema de inteligencia artificial lanzado por Google DeepMind, tiene como objetivo revolucionar el proceso de desarrollo de chips informáticos acelerándolo y optimizándolo. A diferencia de las aplicaciones de IA anteriores, AlphaChip se centra en el campo del diseño de hardware y utiliza tecnología de aprendizaje por refuerzo para generar automáticamente diseños de chips optimizados, lo que mejora significativamente la eficiencia y el rendimiento del diseño de chips. El editor de Downcodes le brindará una comprensión profunda del mecanismo operativo, los casos de aplicación y los recursos de código abierto de AlphaChip, y le revelará cómo cambiará el futuro del diseño de chips.
Recientemente, Google DeepMind anunció su último sistema de inteligencia artificial: AlphaChip. Este sistema está dedicado a acelerar y optimizar el desarrollo de chips de computadora. El diseño del chip diseñado por AlphaChip se ha utilizado en el acelerador de inteligencia artificial de Google.
El principio de funcionamiento de AlphaChip es similar al de AlphaGo y AlphaZero que hemos escuchado antes: utiliza tecnología de aprendizaje por refuerzo para generar rápidamente diseños de chips optimizados.
Según Google DeepMind, AlphaChip se ha utilizado en las últimas tres generaciones de aceleradores de IA de unidades de procesamiento tensorial (TPU). Entre ellos, en el último TPU de sexta generación, Trillium, AlphaChip implementó un diseño de disposición de 25 módulos, reduciendo la longitud del cable en un 6,2% en comparación con los expertos humanos. Esto demuestra que AlphaChip ha logrado mejoras significativas en el rendimiento.
El proceso de diseño de AlphaChip se puede imaginar como un juego, en el que el sistema es como colocar los componentes del circuito uno tras otro en una cuadrícula. Para ayudar al sistema a aprender las relaciones entre los componentes conectados y generalizar entre diferentes chips, DeepMind desarrolló una red neuronal gráfica. Vale la pena mencionar que no solo Google, sino también otras empresas como el fabricante de chips MediaTek también están utilizando AlphaChip, especialmente en el desarrollo de sus chips más avanzados, como el chip insignia 5G Dimensity para teléfonos inteligentes Samsung.
Además de mejorar la velocidad y la eficiencia del diseño de chips, Google DeepMind también ve el potencial de optimizar aún más todo el ciclo de diseño de chips. Se espera que las versiones futuras de AlphaChip cubran todos los aspectos, desde la arquitectura informática hasta la fabricación, con el objetivo de fabricar chips más rápidos, más baratos y con mayor eficiencia energética.
Con este fin, DeepMind también ha abierto algunos recursos de AlphaChip . Lanzaron una biblioteca de software que reproduce completamente el método descrito en el estudio original. Los investigadores externos pueden utilizar esta biblioteca para entrenar previamente diferentes módulos de chip y luego aplicarla a módulos nuevos.
Además, DeepMind también proporciona un punto de control de modelo previamente entrenado en 20 módulos TPU, y se recomienda que investigadores externos se capaciten previamente en módulos de aplicaciones específicos para lograr los mejores resultados. Con respecto a cómo utilizar estos recursos de código abierto para la capacitación previa, DeepMind también proporciona los tutoriales correspondientes y los sube a GitHub.
Destacar:
AlphaChip es un sistema de inteligencia artificial lanzado por Google DeepMind, diseñado para acelerar y optimizar el diseño de chips.
Este sistema se implementó en la última serie de TPU de Google y logró una importante optimización del diseño.
DeepMind ha hecho que algunos recursos de AlphaChip sean de código abierto y los investigadores externos pueden utilizar estos recursos para la capacitación previa y la aplicación.
El código abierto de AlphaChip marca un nuevo avance de la tecnología de IA en el campo del diseño de chips y también indica que el diseño de chips en el futuro será más eficiente e inteligente. El editor de Downcodes espera que AlphaChip pueda promover el progreso de toda la industria y brindarnos productos de chips más potentes y que ahorren energía.