Categories: Новости

Google применяет ИИ для создания чипов нового поколения

В сети появилась информация о том, что техногигант Google применяет машинное обучение для разработки чипов нового поколения. Инженеры компании сообщили, что схемы, которые создал ИИ, лучше конструкций, созданных людьми. При этом, ИИ способен за 6 часов выполнить работу, на которую у специалистов уходит несколько месяцев.

Последние несколько лет компания работает на тем, как можно применять ИИ для разработки чипов. Google впервые использовала свои наработки в создании новых чипов Google TPU. Эти чипы оптимизированы для различных ИИ-вычислений. Кроме того, инженеры компании отмечают, что данная работа вызовет «серьезные последствия» для всей индустрии чипов. Применение ИИ позволит компаниям тратить меньше времени на изучения возможных объемов архитектуры для будущих проектов. Также это существенно упростит подгонку чипов под определенные рабочие нагрузки.

Алгоритмы Google занимаются так называемым «планированием этажа», чем обычно занимаются люди. Они используют компьютерные инструменты для поиска оптимального варианта компоновки кристалла для подсистем чипа. При этом, расположение каждого из компонентов напрямую влияет не только на скорость, но и на эффективность чипа. При этом, для ИИ-алгоритмов данная задача аналогична различным игровым задачам, где ИИ нужно найти «условия выигрыша».

Стоит добавить, что специалисты Google обучили ИИ с использованием 10 тыс. наборов данных разнообразных вариантов «планирования этажа». При этом, каждый вариант отметили определенной функцией «вознаграждения». Она основывается на успешности выполнения задачи по различным показателям. Среди них длина соединения, а также энергопотребление. После этого ИИ использовал эту информацию для того, чтобы определять хорошие, а также плохие планы. Также на основе полученных данных он смог разрабатывать собственные проекты. Как оказалось, ИИ компонует чипы не так, как это делают люди. Созданные ИИ подсистемы выглядят так, как будто все элементы разбросаны случайным образом.

Читайте также:

Ігор Високос

Share
Published by
Ігор Високос
Tags: Googleискусственный интеллектмашинное обучениемикрочипновости

Recent Posts

  • Статьи

Электромобили Tank — сравнение и обзор версий

523 лошадиные силы и 850 Нм крутящего момента — это не характеристики итальянского суперкара, а показатели серийного электромобиля Tank, который…

1 неделя ago
  • Статьи

Электромобили Lynk & Co: обзор и сравнение

Электромобили Lynk & Co, созданные в рамках совместного проекта шведского Volvo и китайского Geely, меняют правила игры на рынке. Они…

1 неделя ago
  • Статьи

Электромобили Lixiang — обзор моделей Li Auto

1412 километров — именно столько проезжает флагманский электромобиль Lixiang без остановки на дозаправку или зарядку, оставляя позади большинство конкурентов с…

1 неделя ago
  • Статьи

Электромобили Denza — сравнение версий и комплектаций

Представьте себе автомобиль, который разгоняется до сотни быстрее Porsche 911, с салоном комфортнее, чем S-Class, а его технологии принадлежат мировому…

1 неделя ago
  • Статьи

Электромобили AVATR — сравнение моделей

AVATR — это современный электромобиль, который может проехать до 750 км на одном заряде и разгоняется до 100 км/ч за…

1 неделя ago
  • Статьи

Как выбрать беспроводную мышку

Чтобы работа за компьютером была комфортной, нужно знать, как выбрать беспроводную мышку, которая не только не утомляет руку и хорошо…

1 неделя ago