מזונות חשובים
- שיטה חדשה לעיצוב שבבים באמצעות AI יכולה לחסוך אלפי שעות של מאמץ אנושי.
- Google הודיעה לאחרונה שהיא פיתחה דרך לעצב שבבים עם AI שישמשו באפליקציה מסחרית.
- כמה משקיפים אומרים שתהליך עיצוב הבינה המלאכותית פירושו שבבים טובים יותר במחירים נמוכים יותר עבור המשתמשים.
חוקרים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לבנות שבבי מחשב מהר יותר. מקורבים בתעשייה אומרים שהמאמץ עשוי להוביל לצ'יפים טובים יותר במחירים נמוכים יותר עבור המשתמשים.
Google הודיעה לאחרונה שהיא משתמשת בבינה מלאכותית כדי לעזור לעצב את הדור הבא של שבבי למידת מכונה. לאחר שנים של מחקר, מאמצי הבינה המלאכותית של החברה משתלמים וישמשו בשבב עתידי המיועד לחישוב בינה מלאכותית, לפי מאמר שפורסם בכתב העת Nature.
"היופי בעיצוב שבבים אוטונומי הוא שהוא מצמצם באופן משמעותי את מחסום הכניסה לחברות לגשת לכוחם של שבבי בינה מלאכותית מכיוון שדרושים פחות מעצבים כדי לייצר עיצוב איכותי ואופטימלי לאפליקציות", Stelios Diamantidis, מנהל בכיר של Synopsys Artificial Intelligence Solutions, המייצרת תוכנת AI לעיצוב שבבים, אמר בראיון באימייל.
"בסופו של דבר, זה יביא ליותר נוחות, בטיחות, אוטומציה ותקשורת חלקה כמעט בכל היבט של חיינו בעלות נמוכה יותר ובמגוון רחב יותר של יישומים."
מחשבים בונים מחשבים
Google משתמשת בבינה מלאכותית כדי לבנות גרסאות טובות יותר של בינה מלאכותית על ידי תכנון עיצוב של שבב. התוכנה מוצאת את המקום הטוב ביותר לשים בו רכיבים כמו מעבדים וזיכרון, מה שמאתגר לעשות בקנה מידה כה זעיר.
"השיטה שלנו שימשה בייצור כדי לעצב את הדור הבא של Google TPU", כתבו מחברי המאמר, בראשות המנהלים המשותפים של גוגל ללמידת מכונה למערכות, Azalia Mirhoseini ואנה גולדי.
בסופו של דבר, זה יביא ליותר נוחות, בטיחות, אוטומציה ותקשורת חלקה כמעט בכל היבט של חיינו.
חוקרי גוגל טענו שלתכנון בינה מלאכותית עשויות להיות "השלכות גדולות" על תעשיית השבבים. לדברי המדענים, השיטה החדשה של גוגל יכולה לייצר תוכניות שבבים הניתנות לייצור תוך פחות משש שעות, שהן דומות או עדיפות לאלו שנעשו על ידי מומחים בכל הפרטים החיוניים, כולל ביצועים, צריכת אנרגיה ושטח שבב.השיטה יכולה לחסוך אלפי שעות עבודה אנושית לכל דור של שבבים.
מדען הבינה המלאכותית הראשי של פייסבוק, יאן לקון, שיבח את העיתון כ"עבודה נחמדה מאוד" בטוויטר, ואמר "זה בדיוק סוג הסביבה שבה RL זורח."
כמו משחק שחמט
עיצוב שבב יכול לקחת לבני אדם שבועות של ניסויים, אמר דיאמנטידיס. הוא השווה את התהליך למשחק שחמט, אזור שבו הבינה המלאכותית כבר ניצחה בני אדם.
"כדי לתת לכם תחושה של המורכבות של עיצוב מעגל משולב מודרני טיפוסי (IC), שקול את ההשוואה הבאה", הוסיף. "במשחק השחמט, יש בערך 10 עד המספר ה-123 של מצבים או פתרונות פוטנציאליים; בתהליך המיקום של תכנון שבב היום הנוכחי, זה 10 עד ה-90,000."
היופי בעיצוב שבבים אוטונומי הוא שהוא מצמצם באופן משמעותי את מחסום הכניסה לחברות לגשת לכוחם של שבבי בינה מלאכותית.
Diamantidis צופה שתכנוני בינה מלאכותית יכולים לדחוף את ביצועי השבבים ויעילות האנרגיה ליותר מפי 1,000 מהרמות הנוכחיות.
"החיפוש במרחב העצום הזה הוא מאמץ מאוד אינטנסיבי, הדורש בדרך כלל שבועות רבים של ניסויים ולעתים קרובות מונחה על ידי חוויות עבר וידע שבטי", הוסיף. "עיצוב שבבים התומך בינה מלאכותית מציג פרדיגמת אופטימיזציה חדשה ויצרתית המשתמשת בטכנולוגיית למידה של חיזוקים (RL) כדי לחפש באופן אוטונומי חללי עיצוב לפתרונות אופטימליים."
עיצוב ה-AI של שבבים גדל במהירות, אמר דיאמנטידיס. Synopsys היא ספקית מובילה של כלי עיצוב שבבים התומכים בבינה מלאכותית, ולקוחותיה הם כל חברת מוליכים למחצה ואלקטרוניקה גדולה בעולם, הוא טען. חברות אלו מספקות שבבים או מפתחות מכשירים ניידים, מערכות מחשוב ומרכזי נתונים בעלות ביצועים גבוהים, ציוד טלקומוניקציה ויישומי רכב.
"איננו יכולים לנקוב בשמות של לקוחות ספציפיים, אבל רק בחודשים האחרונים, המאמצים של כלי הבינה המלאכותית שלנו הצליחו לקבוע, ולאחר מכן לנצח מיד, שיאי עולם בפריון עיצובי, כשהם מסוגלים להשיג עם מהנדס בודד בשבועות מה שנדרש לצוותים שלמים של מומחים חודשים", אמר דיאמנטידיס.
בסופו של דבר, המשתמשים יהיו אלה שייהנו מעיצובי שבבים טובים יותר, אמר Diamantidis. הוא הוסיף כי "כל זה מונע מהרצון שלנו לעבד יותר נתונים, להפוך פונקציות נוספות במוצרים שאנו משתמשים בהם ולשלב יותר אינטליגנציה כמעט בכל מה שנוגע לחיינו."
