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Google implementa IA para construir mejores aceleradores de hardware de IA

Google informa que ahora está utilizando inteligencia artificial para construir sus futuras unidades de procesamiento de tensores. La compañía publicó algunos trabajos en esta área hace aproximadamente un año, pero el anuncio de hoy indica que la tecnología ha madurado. Alexis Mirhoseini dirigió el proyecto.

La industria de los semiconductores ha invertido en varias herramientas que automatizan partes del proceso de diseño durante décadas. Cuando una CPU tenía de 10,000 a 100,000 transistores, los planos de planta dibujados a mano y los diseños de circuitos eran la única forma de construir un chip. Hoy en día, gran parte del trabajo de diseño está automatizado, aunque los ingenieros pueden seguir utilizándose en rutas específicas y críticas.

Google afirma que puede adoptar IA para ayudar con la planificación. El plano de planta de un microprocesador, literalmente, su diseño físico, ha sido históricamente una tarea difícil de automatizar. Incluso con la ayuda de herramientas de software modernas, diseñar un nuevo plano puede llevar semanas. Durante muchas décadas, se ha dedicado una gran cantidad de trabajo a la creación de software para manejar mejor este complejo problema, pero los seres humanos siguen siendo parte integral del proceso. Ahora, Google afirma que su nueva IA puede hacer el trabajo en cuestión de horas.

De Naturaleza:

Mirhoseini y col. estiman que el número de configuraciones posibles (el espacio de estados) de macrobloques en los problemas de planificación del piso resueltos en su estudio es de aproximadamente 102500. En comparación, el espacio de estado de las piedras blancas y negras utilizadas en el juego de mesa Go es de solo 10360.

Parte de lo que dificulta la planificación del piso es que los diseñadores de chips deben dejar espacio en la posición de su bloque para todo el cableado y las interconexiones que deben construirse. Tiene que haber espacio para la colocación de celdas estándar, y los componentes deben caber en el espacio que les queda después de que el diseño se haya optimizado para el rendimiento, no solo de antemano. Floorplanning es un proceso interactivo e iterativo.

Mirhoseini y sus colegas han trabajado para desarrollar una herramienta de planificación que podría funcionar para muchos proyectos, no solo para los propios esfuerzos de Google.

Imagen de Naturaleza. El plano de planta diseñado por humanos está a la izquierda, el plano de planta diseñado por IA está a la derecha. Según el equipo, el plano de la IA supera al diseño humano, a pesar de parecer bastante extraño.

La imagen de arriba ilustra cómo un plano inventado por IA difiere del construido por humanos. De acuerdo a Naturaleza, este es el procesador Ariane RISC-V. La IA tardó solo seis horas en transformar el diseño en algo que ningún humano construiría. Sin embargo, según los investigadores, el nuevo diseño supera al anterior.

La llegada de estas herramientas podría ser de gran ayuda para el diseño de semiconductores. A medida que la Ley de Moore se ha ralentizado, las métricas distintas de la litografía se han vuelto cada vez más importantes para el rendimiento y el consumo de energía. Factores como la energía de interconexión son ahora un factor limitante significativo en los procesadores modernos; La CPU Milan de AMD tiene un IPC más alto que los microprocesadores Rome de la generación anterior, pero la potencia de interconexión es mayor para Zen 3 que para Zen 2. Las buenas herramientas de diseño podrían minimizar el consumo de energía de manera más efectiva.

Lo más sorprendente de esta nueva herramienta puede ser que sus diseños no necesitan ajustarse iterativamente durante el proceso de fabricación. Google está dispuesto a poner su dinero donde está su boca y ha encargado que su TPU de próxima generación se construya utilizando estos principios y estrategias. Si esa tarjeta muestra un salto dramático en el rendimiento o la eficiencia energética general, se considerará una prueba de que la IA es capaz de manejar esta tarea en cuestión de horas y manejarla mejor que los humanos, al menos, bajo ciertas circunstancias. Es posible que aún se necesiten algunos años para adaptar este enfoque para los SoC de gama alta (el Ariane no es tan complejo como su CPU de gama alta típica), pero esta prueba de concepto impulsará investigaciones adicionales si la TPU de próxima generación funciona.

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