Исследователи из Google Research использовали обучение с подкреплением для ускорения создания чипов с нескольких месяцев до шести часов. По их словам, искусственный интеллект не уступает опытным инженерам.
Для достижения такого результата исследователи превратили проектирование чипа в игру. Компоненты процессора выступили в роли фишек, а холст, на котором они расположены, обозначили как игральную доску.
Производительность чипа оценивали с помощью показателей, основанных на базовых наборах данных о размещении 10 000 фишек. В «игре» побеждала та модель, которая показала максимальную эффективность, рассказали в Google.
Инженеры обнаружили, что за шесть часов алгоритмы разработали чипы, которые не уступали, а иногда и превосходили образцы, спроектированные людьми в течение нескольких месяцев.
Разработчики подчеркнули, что их подход не только экономит время, но и улучшает качество разработок.
Они добавили, что уже применили метод при проектировании тензорного процессора TPUv4, представленного в мае 2021 года.
Впервые Google сообщила, что экспериментирует с искусственным интеллектом для разработки чипов в 2020 году.
Напомним, в мае ученые представили суперкомпьютер Perlmutter для искусственного интеллекта, который поможет построить самую большую в истории 3D-карту видимой Вселенной.
В начале мая года исследователи разработали ИИ, который моделирует Вселенную на одном графическом процессоре в 1000 раз быстрее существующих методов.
В апреле ученые представили механизм глубокого обучения, который работает на центральном процессоре и тренирует нейронные сети в 15 раз быстрее, чем на платформах с видеоускорителями.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
Источник _Биткоин, блокчейн, криптовалюты, финтех - ForkLog
