AlphaChip, новейшая система искусственного интеллекта, выпущенная Google DeepMind, призвана произвести революцию в процессе разработки компьютерных чипов, ускорив и оптимизировав его. В отличие от предыдущих приложений искусственного интеллекта, AlphaChip фокусируется на области проектирования аппаратного обеспечения и использует технологию обучения с подкреплением для автоматического создания оптимизированной компоновки микросхем, что значительно повышает эффективность и производительность проектирования микросхем. Редактор Downcodes даст вам глубокое понимание механизма работы AlphaChip, вариантов применения и ресурсов с открытым исходным кодом, а также покажет, как это изменит будущее проектирования чипов.
Недавно Google DeepMind анонсировала свою новейшую систему искусственного интеллекта — AlphaChip. Эта система предназначена для ускорения и оптимизации разработки компьютерных чипов. Компоновка чипа, разработанная AlphaChip, была использована в ускорителе искусственного интеллекта Google.
Принцип работы AlphaChip аналогичен принципам AlphaGo и AlphaZero, которые мы слышали ранее: в нем используется технология обучения с подкреплением для быстрого создания оптимизированных макетов микросхем.
По данным Google DeepMind, AlphaChip использовался в последних трех поколениях ускорителей искусственного интеллекта с тензорными процессорами (TPU). Среди них в новейшем ТПУ шестого поколения — Trillium компания AlphaChip реализовала компоновку из 25 модулей, сократив длину проводов на 6,2% по сравнению с людьми-экспертами. Это показывает, что AlphaChip добился значительного улучшения производительности.
Процесс проектирования AlphaChip можно представить как игру, в которой система размещает компоненты схемы один за другим на сетке. Чтобы помочь системе изучить взаимосвязи между подключенными компонентами и обобщить данные по различным чипам, DeepMind разработала графовую нейронную сеть. Стоит отметить, что не только Google, но и другие компании, такие как производитель чипов MediaTek, также используют AlphaChip, особенно при разработке своих самых передовых чипов, таких как флагманский чип Dimensity 5G для смартфонов Samsung.
Помимо повышения скорости и эффективности проектирования чипов, Google DeepMind также видит потенциал для дальнейшей оптимизации всего цикла проектирования чипов. Ожидается, что будущие версии AlphaChip охватят все аспекты — от компьютерной архитектуры до производства — с целью сделать чипы более быстрыми, дешевыми и энергоэффективными.
С этой целью DeepMind также открыла исходный код некоторых ресурсов AlphaChip . Они выпустили библиотеку программного обеспечения, полностью воспроизводящую метод, описанный в оригинальном исследовании. Внешние исследователи могут использовать эту библиотеку для предварительного обучения различных модулей микросхем, а затем применять ее к новым модулям.
Кроме того, DeepMind также предоставляет предварительно обученную контрольную точку модели, обученную на 20 модулях TPU, и для достижения наилучших результатов внешним исследователям рекомендуется предварительно пройти обучение на конкретных модулях приложения. Что касается использования этих ресурсов с открытым исходным кодом для предварительного обучения, DeepMind также предоставляет соответствующие учебные пособия и загружает их на GitHub.
Выделять:
AlphaChip — это система искусственного интеллекта, запущенная Google DeepMind и предназначенная для ускорения и оптимизации проектирования чипов.
Эта система была реализована в последней серии TPU от Google и позволила добиться значительной оптимизации макета.
DeepMind открыла исходный код некоторых ресурсов AlphaChip, и внешние исследователи могут использовать эти ресурсы для предварительного обучения и применения.
Открытый исходный код AlphaChip знаменует собой дальнейший прорыв в технологии искусственного интеллекта в области проектирования чипов, а также указывает на то, что будущие разработки чипов будут более эффективными и интеллектуальными. Редактор Downcodes надеется, что AlphaChip сможет способствовать прогрессу всей отрасли и предложить нам более мощные и энергосберегающие чипы.