Inginerii din cadrul companiei Google au utilizat un modul de inteligență artificială (IA) pentru a proiecta o serie de procesoare mai rapide și mai eficiente. După aceea, cipurile au fost utilizate pentru a dezvolta următoarea generație de computere specializate care rulează același tip de algoritmi IA.
Google funcționează la o scară atât de mare încât compania își proiectează propriile cipuri de computer. Acest lucru permite optimizarea cipurilor pentru a rula propriul software. Totuși, procesul este unul costisitor și care durează foarte mult. De obicei, dezvoltarea unui cip personalizat durează între doi și trei ani.
Procesul de planificare este o etapă a proiectării cipurilor care presupune preluarea schemei de circuite a unui nou cip și aranjarea a milioane de componente într-un mod eficient pentru producție. Deși, la momentul respectiv, designul funcțional al cipului este complet, aspectul acestuia poate avea un efect uriaș asupra vitezei de procesare și consumului de energie. În cazul cipurilor implementate în cadrul smartphone-urilor, prioritatea poate fi reducerea consumului de energie pentru a crește durata de viață a bateriei, dar pentru un centru de date, maximizarea vitezei poate fi aspectul cel mai important.
„Anterior, planificarea era un proces care dura foarte mult, aceasta fiind efectuată manual. Echipele împărțeau cipurile mai mari în blocuri și lucrau pe piese în paralel pentru a găsi cea mai bună soluție”, a declarat Anna Goldie din cadrul companiei Google.
Totuși, în prezent, Goldie și colegii ei au creat un software care transformă problema planificării într-o sarcină a unei rețele neuronale. Aceasta tratează cipul și milioanele sale componente ca pe un puzzle complex care are un număr vast de soluții posibile. Scopul este acela de a optimiza parametrii pe care inginerii îi consideră cei mai importanți, plasând în același timp toate componentele și conexiunile cu precizie.
Software-ul a început procesul prin dezvoltarea de soluții aleatorii care au fost testate din punct de vedere al performanței și eficienței de către un algoritm separat care, ulterior, trimitea datele înapoi către software. „Începutul a fost unul aleatoriu, dar, după mii de iterații, software-ul a devenit extrem de bun și rapid”, a declarat Goldie.
Software-ul echipei a produs machete pentru un cip în mai puțin de 6 ore care, din punct de vedere al consumului de energie, performanței și densității cipului, au fost comparabile sau superioare celor produse de oameni pe parcursul mai multor luni.
Cipul proiectat și utilizat în experimente a fost implementat în cea mai recentă versiune a unității de procesare a tensorilor (TPU) Google, care este concepută pentru a rula exact același tip de algoritmi de rețea neuronală. Acești algoritmi sunt utilizați în cadrul motorului de căutare și în cadrul instrumentului de traducere automată ale companiei. În viitor, acest nou cip proiectat cu ajutorul IA ar putea să fie utilizat pentru a-și proiecta succesorul său, iar succesorul său ar putea fi folosit la rândul său pentru a-și proiecta propriul înlocuitor.
Echipa de cercetare consideră faptul că aceeași abordare a rețelei neuronale poate fi aplicată diferitelor etape consumatoare de timp din cadrul proceselor de proiectare a cipurilor, reducând timpul de proiectare general de la ani la zile. Compania își propune să creeze iterații mai rapid, deoarece chiar și mici îmbunătățiri ale vitezei sau consumului de energie pot face o diferență enormă la scara vastă la care aceasta operează.
„Să spunem că noul cip este mult mai eficient din punct de vedere energetic. Impactul pe care acesta îl poate avea asupra amprentei de carbon a învățării automate, dat fiind faptul că aceasta este implementată în tot felul de centre de date diferite, este cu adevărat unul major. Chiar și proiectarea cu o zi mai devreme poate face o mare diferență”, a declarat Goldie.
