Loading...

Искусственный интеллект ускорил разработку компьютерных микросхем
PxHere

Американские ученые смогли значительно ускорить разработку компьютерных микросхем, используя методы машинного обучения. Новый подход позволяет создать микросхемы, работающие не хуже, чем те, которые разрабатывали инженеры. При этом проектирование занимает часы, а не месяцы. Метод уже используется при создании компьютерных систем искусственного интеллекта Google. Статья опубликована в журнале Nature.

Размещение различных компонентов на компьютерной микросхеме — важнейший этап ее создания, определяющий общую производительность устройства. Разработка физического макета микросхемы — сложная и трудоемкая задача, которую трудно автоматизировать. Инженеры Google и исследователи из Стэндфордского университета использовали для ускорения этого процесса методы машинного обучения.

Авторы применили метод обучения с подкреплением. Перед нейросетью стояла задача расположить компоненты микросхемы, получив наиболее оптимальную производительность. Алгоритм смог генерировать жизнеспособные планы микросхем, которые были сопоставимы или превосходили по производительности планы, разработанные специалистами-людьми. При этом время, потраченное на одну микросхему, составляло менее шести часов, тогда как раньше этот процесс занимал месяцы.

Разработка методов автоматизированного проектирования микросхем, которые лучше, быстрее и дешевле, чем нынешние подходы, поможет сохранить траекторию развития микросхем в соответствии с законом Мура, согласно которому количество компонентов на микросхему удваивается каждые два года. Новый метод уже используется в конструкции процессоров искусственного интеллекта Google, таким образом, полученные микросхемы достаточно хороши для крупномасштабного производства.