Společnost Google využívá umělou inteligenci k návrhu nové generace čipů. Podle inženýrů Googlu jsou návrhy algoritmu „srovnatelné nebo lepší“ než návrhy vytvořené lidmi a mohou být generovány mnohem rychleji. Podle technologického giganta může práci, která lidem trvá měsíce, umělá inteligence zvládnout za méně než šest hodin.
Google využívá umělou inteligenci, přesněji strojové učení, k vytváření čipů již několik let. Tento nedávný pokus – popsaný v článku v časopise Nature – je ale prvním případem, kdy byl její výzkum aplikován na komerční produkt. V článku je tento výzkum označen za „významný úspěch“ a poznamenává se v něm, že tato práce by mohla pomoci oddálit předpokládaný konec Moorova zákona. Moorův zákon tvrdí, že počet tranzistorů na čipech se zdvojnásobuje každé dva roky. Umělá inteligence nemusí nutně vyřešit fyzikální problémy spojené s vtěsnáváním stále většího počtu tranzistorů do čipů, ale mohla by pomoci najít jiné cesty ke zvyšování výkonu stejným tempem.
Cloudové AI centrum. Foto: Google
„Naše metoda byla použita ve výrobě a při návrhu nové generace jednotky Google TPU,“ napsali autoři článku pod vedením Azalie Mirhoseiniové, vedoucí oddělení strojového učení pro systémy společnosti Google. TPU, neboli Tensor processing unit, je aplikační integrovaný obvod od Googlu vytvořen přímo pro potřeby umělé inteligence.
I nanometry hrají roli
Konkrétní úkol, který algoritmy společnosti Google řešily, se nazývá „plánování půdorysů“. Obvykle je k tomu zapotřebí lidských konstruktérů, kteří s pomocí počítačových nástrojů hledají optimální rozložení komponentů čipu na křemíkové desce. Mezi tyto komponenty patří například CPU, GPU a paměťová jádra, která jsou vzájemně propojena desítkami kilometrů drobných vodičů. Rozhodnutí o umístění jednotlivých komponentů na desce ovlivňuje konečnou rychlost a efektivitu čipu. Vzhledem k rozsahu výroby čipů i výpočetních cyklů mohou mít nanometrové změny v umístění nakonec obrovský vliv.
Inženýři společnosti Google „vycvičili“ algoritmus na souboru dat 10 000 půdorysů čipů různé kvality, z nichž některé byly náhodně vygenerovány. Každý návrh byl označen specifickou funkcí „odměny“ na základě jeho úspěšnosti v různých ukazatelích, jako je délka potřebných vodičů a spotřeba energie. Algoritmus pak tato data použil k rozlišení dobrých a špatných půdorysů a následně vygeneroval vlastní návrhy.
