DeepMind เผยแพร่งานวิจัยของ AlphaChip โมเดลปัญญาประดิษฐ์ช่วยแบบวงจรในชิป ซึ่งใช้งานจริงมาเงียบๆ สักระยะหนึ่งแล้วกับชิป TPU สามรุ่นหลังสุด, ซีพียู Google Axion รวมถึงชิปของบริษัทอื่นอย่าง MediaTek Dimensity 5G ด้วย
DeepMind บอกว่าการออกแบบชิปในปัจจุบันมีความซับซ้อนสูงมาก จึงนำแนวคิด reinforcement learning ให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านการ "เล่นเกม" แบบเดียวกับ AlphaGo และ AlphaZero แต่แทนที่จะเป็นโกะหรือหมากรุก ก็เป็นเกมออกแบบผังวงจรอิเล็กทรอนิกส์แทน
เมื่อหลายปีก่อน AlphaChip เคยโชว์ผลงานการออกแบบชิปต้นแบบ Ariane RISC-V โดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับชิปมาก่อน จากนั้นกูเกิลขยายผลมาใช้กับชิป TPU มาตั้งแต่ปี 2020 ซึ่งรวมถึง Trillium หรือ TPU v6 ด้วย
ความสามารถของ AlphaChip ตอนนี้เลยมนุษย์ไปแล้ว ชิปที่ออกแบบโดย AlphaChip มีความยาวรวมของเส้นวงจร (wirelenth) น้อยกว่าที่ใช้มนุษย์ออกแบบ โดยตัวเลขนี้อยู่ที่ 3.2% ใน TPU v5e, 4.5% ใน TPU v5p, 6.2% ใน Trillium เท่ากับว่าวงจรยิ่งซับซ้อน คุณค่าของ AlphaChip ยิ่งปรากฏให้เห็น
ที่มา - DeepMind
Topics:
DeepMind
Semiconductor
TPU
Processor
Google
Continue reading...
DeepMind บอกว่าการออกแบบชิปในปัจจุบันมีความซับซ้อนสูงมาก จึงนำแนวคิด reinforcement learning ให้ปัญญาประดิษฐ์เรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านการ "เล่นเกม" แบบเดียวกับ AlphaGo และ AlphaZero แต่แทนที่จะเป็นโกะหรือหมากรุก ก็เป็นเกมออกแบบผังวงจรอิเล็กทรอนิกส์แทน
เมื่อหลายปีก่อน AlphaChip เคยโชว์ผลงานการออกแบบชิปต้นแบบ Ariane RISC-V โดยไม่ต้องมีความรู้เกี่ยวกับชิปมาก่อน จากนั้นกูเกิลขยายผลมาใช้กับชิป TPU มาตั้งแต่ปี 2020 ซึ่งรวมถึง Trillium หรือ TPU v6 ด้วย
ความสามารถของ AlphaChip ตอนนี้เลยมนุษย์ไปแล้ว ชิปที่ออกแบบโดย AlphaChip มีความยาวรวมของเส้นวงจร (wirelenth) น้อยกว่าที่ใช้มนุษย์ออกแบบ โดยตัวเลขนี้อยู่ที่ 3.2% ใน TPU v5e, 4.5% ใน TPU v5p, 6.2% ใน Trillium เท่ากับว่าวงจรยิ่งซับซ้อน คุณค่าของ AlphaChip ยิ่งปรากฏให้เห็น
ที่มา - DeepMind
Topics:
DeepMind
Semiconductor
TPU
Processor
Continue reading...