Samsung è stata una delle prime a utilizzare l'intelligenza artificiale per creare microcircuiti. L'azienda utilizza il nuovo software di Synopsys, un produttore leader di software per la progettazione di chip ampiamente utilizzato nel settore. Samsung ha persino creato il primo prototipo di un vero processore AI commerciale.
Altri giganti della tecnologia, tra cui Google e NVIDIA, hanno precedentemente ipotizzato la possibilità di sviluppare chip utilizzando l'intelligenza artificiale. Tuttavia, uno strumento Synopsys chiamato DSO.ai sembra il più promettente data l'esperienza di Synopsys e il fatto che funziona con dozzine di produttori di chip. Secondo gli esperti del settore, questo strumento può accelerare lo sviluppo dei chip e suggerire nuove idee nella progettazione dei chip.
Synopsys ha anche un'altra risorsa preziosa per la progettazione di chip AI. Stiamo parlando di molti anni di sviluppo di dispositivi a semiconduttore avanzati che possono essere utilizzati per addestrare algoritmi di intelligenza artificiale.
Un portavoce di Samsung ha confermato che la società utilizza il software Synopsys basato sull'intelligenza artificiale per sviluppare chipset Exynos proprietari. Tuttavia, la società non ha chiarito se i chip progettati dall'intelligenza artificiale vengono prodotti in serie e, in caso affermativo, in quali prodotti vengono utilizzati.
C'è un altro esempio. Un documento di ricerca di Google pubblicato a giugno descrive come utilizzare l'intelligenza artificiale per trovare il posizionamento ottimale dei blocchi all'interno dei chip Tensor. Questi chip, sviluppati in collaborazione con Samsung, debutteranno presto negli smartphone Pixel 6. È vero, finora i rappresentanti di Google si sono rifiutati di dire se l'IA ha aiutato a sviluppare Tensor. Oltre a Samsung, anche NVIDIA e IBM stanno sviluppando chip che utilizzano l'intelligenza artificiale.
Mike Demler, analista senior del Linley Group che supervisiona il software di progettazione dei chip, afferma che l'intelligenza artificiale sta facendo un buon lavoro nell'ottimizzare il posizionamento di miliardi di transistor su un chip. Suggerisce che l'intelligenza artificiale diventerà presto una parte standard della cassetta degli attrezzi per lo sviluppo di chip. Demler afferma che è costoso utilizzare l'intelligenza artificiale in questo momento perché ci vogliono molti dati grezzi per addestrare l'algoritmo. Ma si aspetta che l'uso dell'IA diventi più conveniente man mano che i modelli di apprendimento automatico diventano più efficienti. Ma Demler ha aggiunto che molti dei processi coinvolti nella progettazione di microcircuiti non possono essere automatizzati, quindi i produttori di chip hanno ancora bisogno di ingegneri esperti.
L'approccio utilizzato da Synopsys, Google, NVIDIA e IBM utilizza una tecnica di apprendimento automatico chiamata apprendimento per rinforzo. Implica l'insegnamento dell'algoritmo attraverso "ricompensa" o "punizione", che si è dimostrato un modo efficace per catturare giudizi umani difficili da formalizzare. Questo metodo può costituire automaticamente la base di un progetto di chip digitale, incluso il posizionamento dei componenti e il modo in cui sono collegati su un chip di silicio. L'applicazione di un algoritmo può accelerare il processo di progettazione e consentire agli ingegneri di sperimentare in modo più efficace con i circuiti.
I chip a semiconduttore e gli strumenti utilizzati per progettarli e fabbricarli sono risorse sempre più preziose. Ad esempio, il governo degli Stati Uniti, nel tentativo di inasprire le sanzioni contro il settore tecnologico cinese, ha deciso di aggiungere il software di sviluppo dei chip alla sua lista di controllo delle esportazioni.
2021-08-15 06:20:25
Autore: Vitalii Babkin