Как AlphaChip от Google меняет представление о дизайне компьютерных чипов

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) стремительно меняет наши способы работы, обучения и взаимодействия, трансформируя отрасли по всему миру. Этот сдвиг обусловлен, прежде всего, развитой способностью ИИ к обучению на основе более крупных наборов данных. Хотя более крупные модели повышают производительность ИИ в обработке данных, они также требуют большей вычислительной мощности и энергоэффективности. По мере усложнения моделей ИИ традиционные схемы микросхем не успевают за скоростью и эффективностью, необходимыми современным приложениям.

Несмотря на достижения алгоритмов ИИ, физические чипы, которые запускают эти алгоритмы, становятся узкими местами. Проектирование чипов для передовых приложений ИИ включает в себя баланс скорости, энергопотребления и стоимости, что часто занимает месяцы тщательной работы. Этот растущий спрос выявил ограничения традиционных методов проектирования чипов.

В ответ на эти вызовы Google разработала инновационное решение для проектирования компьютерных чипов. Вдохновленное игровыми ИИ, такими как AlphaGo, Google создал АльфаЧип, модель ИИ, которая подходит к проектированию чипов как к игре. Эта модель помогает Google создавать более мощные и эффективные чипы для своих Тензорные процессоры (TPU). Вот как работает AlphaChip и почему он меняет правила игры в проектировании микросхем.

Как работает AlphaChip

AlphaChip подходит к проектированию чипов, как если бы это была игровая доска, где каждое размещение компонента — это рассчитанный ход. Представьте себе процесс проектирования как игру в шахматы, где каждая фигура требует правильного места для мощности, производительности и площади. Традиционные методы разбивают чипы на более мелкие части и упорядочивают их методом проб и ошибок. На это у инженеров могут уйти недели. Однако AlphaChip ускоряет этот процесс, обучая ИИ «играть» в игру дизайна, обучаясь быстрее, чем человек-дизайнер.

AlphaChip использует глубокое обучение с подкреплением, чтобы направлять свои движения на основе вознаграждений. Он начинает с пустой сетки, размещая каждый компонент схемы один за другим, корректируя по ходу дела. Как шахматист, AlphaChip «видит вперед», предсказывая, как каждое размещение повлияет на общую конструкцию. Он проверяет длину проводов и места, где детали могут перекрываться, высматривая любые проблемы с эффективностью. После завершения макета AlphaChip получает «награду» на основе качества своего дизайна. Со временем он узнает, какие макеты работают лучше всего, улучшая свои размещения.

Одной из самых мощных функций AlphaChip является его способность учиться на прошлых проектах. Этот процесс, называемый трансферным обучением, помогает ему браться за новые проекты с еще большей скоростью и точностью. С каждым макетом, за который он берется, AlphaChip становится быстрее и лучше в создании проектов, которые соперничают — и даже превосходят — проекты, созданные людьми-дизайнерами.

Роль AlphaChip в формировании Google TPU

С 2020 года AlphaChip играет важную роль в разработке чипов TPU от Google. Эти чипы созданы для обработки больших рабочих нагрузок ИИ, таких как массивные модели Transformer, которые управляют ведущими инициативами Google в области ИИ. AlphaChip позволил Google продолжать масштабировать эти модели, поддерживая такие передовые системы, как Gemini, Изображение и Я вижу.

Для каждой новой модели TPU AlphaChip обучается на старых макетах чипов, таких как сетевые блоки и контроллеры памяти. После обучения AlphaChip создает высококачественные макеты для новых блоков TPU. В отличие от ручных методов, он постоянно учится и адаптируется, настраивая себя с каждой выполненной задачей. Последний выпуск TPU, Trillium 6-го поколения, является лишь одним примером того, как AlphaChip улучшил процесс проектирования, ускорив разработку, сократив потребности в энергии и повысив производительность в каждом поколении.

Будущее влияние AlphaChip на разработку микросхем

Разработка AlphaChip показывает, как ИИ меняет способ создания чипов. Теперь, когда он стал общедоступным, индустрия проектирования чипов может использовать эту инновационную технологию для оптимизации процесса. AlphaChip позволяет интеллектуальным системам брать на себя сложные аспекты проектирования, делая его более быстрым и точным. Это может оказать большое влияние на такие области, как ИИ, бытовая электроника и игры.

Но AlphaChip не только для ИИ. Внутри Alphabet он был жизненно важен для разработки чипов, таких как Процессоры Google Axion— Первые процессоры Alphabet на базе Arm для центров обработки данных. Недавно их успех привлек внимание других лидеров отрасли, включая MediaTek. Используя AlphaChip, MediaTek стремится ускорить циклы разработки и повысить производительность и энергоэффективность своих продуктов. Этот сдвиг свидетельствует о том, что разработка микросхем на основе искусственного интеллекта становится новым отраслевым стандартом. По мере того, как все больше компаний перейдут на AlphaChip, мы можем увидеть значительные улучшения в производительности микросхем, эффективности и стоимости по всем направлениям.

Помимо ускорения проектирования, AlphaChip обладает потенциалом сделать вычисления устойчивыми. Располагая компоненты с точностью, AlphaChip снижает потребление энергии и сокращает необходимость в трудоемких ручных настройках. Это приводит к появлению чипов, потребляющих меньше энергии, что, в свою очередь, может привести к значительной экономии энергии в крупномасштабных приложениях. Поскольку устойчивость становится основным направлением в разработке технологий, AlphaChip знаменует собой важный шаг к цели создания экологичных аппаратных решений.

Проблемы проектирования микросхем с использованием искусственного интеллекта

Хотя AlphaChip представляет собой прорыв в проектировании чипов, процессы, управляемые ИИ, не лишены своих проблем. Одним из существенных препятствий является огромная вычислительная мощность, необходимая для обучения AlphaChip. Проектирование оптимальных схем чипов зависит от сложных алгоритмов и огромных объемов данных. Это делает обучение AlphaChip ресурсоемким и иногда непомерно дорогим процессом.

Гибкость AlphaChip в различных типах оборудования имеет свои пределы. По мере появления новых архитектур чипов его алгоритмы могут нуждаться в регулярных корректировках и тонкой настройке. Хотя AlphaChip доказал свою эффективность для моделей TPU Google, для того, чтобы заставить его работать без сбоев на всех типах чипов, потребуется постоянная разработка и настройка.

Наконец, несмотря на то, что AlphaChip производит эффективные топологии, ей всё равно необходим человеческий контроль. Хотя ИИ способен создавать впечатляющие проекты, есть мелкие детали, которые под силу контролировать только опытному инженеру. Топологии микросхем должны соответствовать строгим стандартам безопасности и надёжности, а человеческий контроль помогает гарантировать, что ничего важного не будет упущено из виду. Существует также опасение, что чрезмерная опора на ИИ может привести к потере ценного человеческого опыта в проектировании микросхем.

Выводы

AlphaChip от Google преобразует дизайн микросхем, делая его более быстрым, эффективным и более устойчивым. Управляемый ИИ, AlphaChip может быстро генерировать макеты микросхем, которые повышают производительность, одновременно снижая потребление энергии в вычислительных приложениях. Но есть и проблемы. Обучение AlphaChip требует значительной вычислительной мощности и ресурсов. Также требуется человеческий надзор, чтобы улавливать детали, которые ИИ может упустить из виду. Поскольку дизайн микросхем продолжает развиваться, AlphaChip будет нуждаться в регулярных обновлениях. Несмотря на эти препятствия, AlphaChip лидирует на пути к более энергоэффективному будущему в дизайне микросхем.