Google развертывает AI, чтобы построить лучшие аппаратные ускорители AI

Google сообщает, что теперь используется AI для создания своих будущих блоков обработки тензоров. Компания опубликовала некоторую работу в этом районе до, около года назад, но сегодня объявление о том, что технологии созревало. Алексис Мирхосени привел проект.

Полупроводниковая промышленность вложила в различные инструменты, которые автоматизируют части проектирования процесса в течение десятилетий, сейчас. Назад, когда ЦП имел 10 000 до 100 000 транзисторов, нарисованные вручную планы пола и планы цепи были единственным способом построить чип. Сегодня большая часть дизайнерской работы автоматизирована, хотя инженеры могут быть использованы в определенных критических путях.

Google утверждает, что он может принять AI, чтобы помочь с полами. Поллан микропроцессора - буквально, его физический макет - исторически был сложной задачей для автоматизации. Даже с помощью современных программных инструментов, выкладывая новый этаж, может занять недели. Большое количество работы в течение многих десятилетий поступило в строительство программного обеспечения для лучшего решения этой сложной проблемы, но люди все еще являются интегральными для процесса. Теперь Google утверждает, что его новый AI может выполнять работу в считанные часы.

От природы:

Mirhoseini et al. Оцените, что количество возможных конфигураций (пространство состояния) макроблоков в поламных задачах, решенных в их исследовании, составляет около 102 500. Сравнением, государственное пространство черно-белых камней, используемых в доске Go, составляет всего 10360.

Часть того, что делает полную планирование, это то, что дизайнеры чипов должны покинуть место в своем расположении блока для всей проводки и соединения, которые должны быть построены. Должен быть место для стандартного размещения клеток, и компоненты должны вписаться в пространство, оставленное им после того, как дизайн был оптимизирован для производительности, не только заранее. Этаж - это интерактивный, итеративный процесс.

Mirhoseini и ее коллеги работали над разработкой инструмента для пола, который мог бы работать на многие проекты, а не только собственные усилия Google.

Изображение выше иллюстрирует, как, поланный план, изобретенный AI, отличается от того, что из них, построенный людьми. По данным природы, это процессор Ariane RISC-V. АИ потребовалось всего шесть часов, чтобы преобразовать макет в то, что ни один человек не построит. По словам исследователей, однако, новый макет превзойдет старый.

Приключение этих инструментов может быть огромным благом для получения полупроводникового дизайна. Поскольку закон Мура замедлился, метрики, отличные от литографии, стали все более важными для производительности и энергопотребления. Такие факторы, как межсоединение, теперь являются существенным ограничивающим фактором на современных процессорах; MILAN CPU AMD имеет более высокий IPC, чем микропроцессоры Rome предыдущего поколения, но межсоединение мощность выше для Zen 3, чем Zen 2. Хорошие инструменты макета могут более эффективно минимизировать энергопотребление.

Самое удивительное вещность в этом новом инструменте может быть, что его макеты не должны регулироваться итеративно в процессе изготовления. Google готов поставить свои деньги, когда рот - это и вводил в эксплуатацию TPU следующего поколения, который будет построен с использованием этих принципов и стратегий. Если эта карта показывает драматический скачок в производительности или общую эффективность мощности, будет считаться доказательством того, что AI способен обращаться с этой задачей в считанные часы, и обрабатывать его лучше, чем люди - по крайней мере, при определенных обстоятельствах. Он может по-прежнему занять несколько лет, чтобы адаптировать этот подход для высокого класса SOCS - Ариан не такой сложный, как ваш типичный высокодорожный процессор - но это доказательство концепции приведет к дополнительным исследованиям, если проживает следующее поколение TPU.

Читать далее

Защитите свою конфиденциальность в Интернете с помощью 5 лучших VPN

В настоящее время инвестировать в VPN - разумный выбор, но вариантов очень много. Чтобы немного сузить круг вопросов, мы собрали пять наших самых любимых потребительских услуг.

Лучшие системы безопасности умного дома

Когда-то являвшиеся нишевым бизнесом с несколькими традиционными игроками и несколькими стартапами, системы домашней безопасности теперь являются основным полем битвы не только для охранных компаний, но и для нескольких интернет-гигантов. Мы собрали самые популярные варианты на 2020 год.

Android 12 может включать значительные улучшения совместимости приложений

Google пытается централизовать отдельные части Android на протяжении многих лет, и основной компонент под названием ART настроен на эту обработку в Android 12. В результате может быть значительно улучшена совместимость приложений, что, несомненно, сделает всех счастливыми.

Лучшие услуги веб-хостинга для профессионалов творческих профессий

Существует множество статей, в которых сравниваются стандартные сайты веб-хостинга, но большинство из этих вариантов не очень подходят для творческих профессионалов, таких как фотографы, видеооператоры и художники-графики. Мы рассмотрим некоторые из предложений и поделимся с ними своим опытом.