AlphaChip ซึ่งเป็นระบบ AI ล่าสุดที่ออกโดย Google DeepMind มีเป้าหมายที่จะปฏิวัติกระบวนการพัฒนาชิปคอมพิวเตอร์ด้วยการเร่งความเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพ แตกต่างจากแอปพลิเคชัน AI ก่อนหน้านี้ AlphaChip มุ่งเน้นไปที่สาขาการออกแบบฮาร์ดแวร์และใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมเพื่อสร้างเค้าโครงชิปที่ได้รับการปรับปรุงโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของการออกแบบชิปอย่างมีนัยสำคัญ เครื่องมือแก้ไข Downcodes จะทำให้คุณมีความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับกลไกการทำงานของ AlphaChip กรณีการใช้งาน และทรัพยากรโอเพ่นซอร์ส ซึ่งจะเผยให้เห็นว่า AlphaChip จะเปลี่ยนอนาคตของการออกแบบชิปอย่างไร
ล่าสุด Google DeepMind ได้ประกาศเปิดตัวระบบ AI ใหม่ล่าสุด AlphaChip ระบบนี้มีไว้เพื่อเร่งและเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาชิปคอมพิวเตอร์โดยเฉพาะ เค้าโครงชิปที่ออกแบบโดย AlphaChip ได้ถูกนำมาใช้ในตัวเร่งความเร็ว AI ของ Google
หลักการทำงานของ AlphaChip นั้นคล้ายคลึงกับ AlphaGo และ AlphaZero ที่เราเคยได้ยินมาก่อน โดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อสร้างเค้าโครงชิปที่ได้รับการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว
ตามข้อมูลของ Google DeepMind AlphaChip ถูกนำมาใช้ในตัวเร่งความเร็ว AI ของหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) สามรุ่นที่ผ่านมา ในบรรดาพวกเขาใน TPU - Trillium รุ่นที่หกล่าสุด AlphaChip ได้ใช้การออกแบบเลย์เอาต์ของโมดูล 25 โมดูล ซึ่งลดความยาวของสายไฟลง 6.2% เมื่อเทียบกับผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ นี่แสดงให้เห็นว่า AlphaChip ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ
กระบวนการออกแบบของ AlphaChip สามารถจินตนาการได้ว่าเป็นเกม โดยที่ระบบเหมือนกับการวางส่วนประกอบของวงจรทีละชิ้นบนตาราง เพื่อช่วยให้ระบบเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบที่เชื่อมต่อและสรุปภาพรวมของชิปต่างๆ DeepMind ได้พัฒนาโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ เป็นที่น่าสังเกตว่าไม่เพียงแต่ Google เท่านั้น แต่บริษัทอื่นๆ เช่น ผู้ผลิตชิป MediaTek ต่างก็ใช้ AlphaChip เช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการพัฒนาชิปที่ล้ำสมัยที่สุด เช่น ชิป Dimensity เรือธง 5G สำหรับสมาร์ทโฟน Samsung
นอกเหนือจากการปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพของการออกแบบชิปแล้ว Google DeepMind ยังมองเห็นศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพวงจรการออกแบบชิปทั้งหมดอีกด้วย AlphaChip เวอร์ชันในอนาคตคาดว่าจะครอบคลุมทุกด้านตั้งแต่สถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์ไปจนถึงการผลิต โดยมีเป้าหมายในการสร้างชิปที่เร็วขึ้น ถูกลง และประหยัดพลังงานมากขึ้น
ด้วยเหตุนี้ DeepMind ยังได้เปิดซอร์สทรัพยากร AlphaChip บางส่วนด้วย พวกเขาเปิดตัวไลบรารีซอฟต์แวร์ที่ทำซ้ำวิธีการที่อธิบายไว้ในการศึกษาดั้งเดิมอย่างสมบูรณ์ นักวิจัยภายนอกสามารถใช้ไลบรารีนี้เพื่อฝึกโมดูลชิปต่างๆ ล่วงหน้าแล้วนำไปใช้กับโมดูลใหม่
นอกจากนี้ DeepMind ยังจัดให้มีจุดตรวจสอบโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าซึ่งฝึกอบรมเกี่ยวกับโมดูล TPU 20 โมดูล และขอแนะนำให้นักวิจัยภายนอกฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับโมดูลแอปพลิเคชันเฉพาะเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เกี่ยวกับวิธีการใช้ทรัพยากรโอเพ่นซอร์สเหล่านี้สำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้า DeepMind ยังมีบทช่วยสอนที่เกี่ยวข้องและอัปโหลดไปยัง GitHub
ไฮไลท์:
AlphaChip คือระบบ AI ที่ Google DeepMind เปิดตัว ซึ่งออกแบบมาเพื่อเร่งและเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบชิป
ระบบนี้ถูกนำมาใช้ในซีรีส์ TPU ล่าสุดของ Google และได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพเค้าโครงอย่างมาก
DeepMind ได้สร้างทรัพยากรโอเพ่นซอร์สของ AlphaChip และนักวิจัยภายนอกสามารถใช้ทรัพยากรเหล่านี้สำหรับการฝึกอบรมล่วงหน้าและการประยุกต์ใช้
โอเพ่นซอร์สของ AlphaChip ถือเป็นความก้าวหน้าอีกขั้นของเทคโนโลยี AI ในด้านการออกแบบชิป และยังบ่งชี้ว่าการออกแบบชิปในอนาคตจะมีประสิทธิภาพและชาญฉลาดมากขึ้น บรรณาธิการของ Downcodes หวังว่า AlphaChip จะสามารถส่งเสริมความก้าวหน้าของอุตสาหกรรมทั้งหมด และนำเสนอผลิตภัณฑ์ชิปที่ทรงพลังและประหยัดพลังงานมากขึ้นให้กับเรา