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Die KI-Software von Google kann einen Chipsatz in nur sechs Stunden entwickeln


Google hat ein einzigartiges KI-basiertes Softwaresystem entwickelt, das Computerchipsätze schneller als ein Mensch entwerfen kann. Es kann im Wesentlichen den „Grundriss“ eines Chipsatzes in nur sechs Stunden entwerfen, was für einen menschlichen Ingenieur Monate dauert. Das Unternehmen behauptet, die neue Software verwendet zu haben, um die nächste Generation seiner Tensor-Verarbeitungseinheiten zu entwickeln.

Der Mountain View-Riese hat kürzlich einen Forschungsbericht über die neue Chip-Design-Software in der Zeitschrift Nature veröffentlicht. Laut dem Papier verwendet das Unternehmen diese KI-Software, um Chipsätze zu entwickeln, mit denen fortschrittlichere KI-Systeme erstellt werden können.

Wie funktioniert es?

Kommen wir zur Arbeit der neuen Software, kann sie in sechs Stunden den „Grundriss“ eines Chipsatzes entwerfen. Der Grundriss eines Chipsatzes ist nun das grundlegende Design eines Silizium-System-on-Chip, das die optimale Positionierung von CPU, GPU und Speichereinheiten auf einem Chipsatz bestimmt.

Dies dauert normalerweise Monate, bis ein Chip-Design-Ingenieur dies entwickelt hat, während Googles neue KI es in sechs Stunden entwerfen kann. Die Entwickler fütterten über 10.000 Chip-Grundrisse, um dem KI-System zu helfen, die Aufgabe zu erlernen und einen optimalen Grundriss eines Chipsatzes zu entwickeln, der eine verbesserte Leistung bei geringerem Stromverbrauch liefern kann.

Es verwendet seine Erkenntnisse, um den Grundriss eines Chips zu entwerfen. Während menschliche Ingenieure die Komponenten im Allgemeinen in sauberen Linien anordnen, um das Design zu erstellen, verfolgt Googles KI-basierte Software einen verstreuten Ansatz. Dies bedeutet, dass es nicht auf herkömmliche Weise funktioniert und CPU, GPU und Speichereinheiten vor dem Abschluss des Designs an zufälligen Positionen platziert.

Auswirkungen der neuen KI-Software.

Nach der Entwicklung dieser KI-Software sagten die Autoren des Papiers, Azalia Mirhoseini, und Anna Goldie, die auch die Co-Leiter von Machine Learning Systems bei Google sind, dass ihre Methode „wurde in der Produktion verwendet, um die nächste Generation von Google TPU zu entwerfen“ und kann verwendet werden, um in Zukunft anspruchsvollere Chipsätze zu entwickeln.

Sie stellten auch fest, dass der Durchbruch in den kommenden Tagen große Auswirkungen auf die Halbleiterindustrie haben könnte. So kann das Unternehmen sein neuestes KI-System verwenden, um eine Reihe von Chips zu entwickeln, die mit dem Whitechapel-Chipsatz funktionieren, der wahrscheinlich der erste mobile Chipsatz von Google sein wird, der das kommende Pixel 6 antreiben wird.

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