구글의 연구원들은 인공 지능 (AI)이 본격적인 칩을 개발할 수 있으며 잠재적으로 해당 분야의 살아있는 전문가보다 더 효율적으로 그렇게 할 수 있다는 것을 발견했습니다.
Nature 저널에 실린 기사에서 Google Research 팀은 컴퓨터 칩의 물리적 레이아웃을 설계하는 과정이 시간과 시간이 많이 걸리지 만 동시에 매우 중요한 작업이라고 설명합니다. 효율성을 높이기 위해 연구원들은 기계 학습 기술을 사용했습니다.
Google 전문가들은 일련의 알고리즘을 개발하여 칩의 디자인을 미래 칩의 기본 구성 요소 인 퍼즐 게임으로 인식하도록 가르쳤습니다. 게임의 주요 목표는 완성 된 계획의 품질과 효율성의 특정 임계 값을 달성하는 것이 었습니다. 이 지표에 대한 평가는 실험이 시작되기 전에 연구자들이 훈련 자료의 형태로 알고리즘을 제공 한 10,000 개의 기성품 설계 세트를 기반으로 수행되었습니다.
왼쪽은 인간이 설계 한 칩의 다이어그램이고 오른쪽은 기계 학습 알고리즘입니다.
사람이 마이크로 회로를 설계하는 데 몇 달이 걸릴 수 있지만 AI 알고리즘은 단 6 시간 만에이 작업을 처리했습니다. 동시에 기성품 계획은 유사했으며 일부 경우 실제 전문가가 개발 한 계획보다 훨씬 더 효과적이었습니다.
“우리의 방법은 약 6 시간 만에 칩의 물리적 모형을 생성했습니다. 일반적으로 이러한 작업에는 전문가의 수개월 간의 작업이 필요합니다.”라고 Google Research의 연구원들은 기사에서 언급했습니다.
연구원들에 따르면이 방법은 개발 시간을 단축 할뿐만 아니라 알고리즘을 통해 원하는 위치와 미세 회로를 구성하는 구성 요소의 조합에 대한 문제를보다 정확하게 해결할 수 있기 때문에 최종 결과의 품질도 향상됩니다. 기사에서 Google Research의 전문가들은 또한 최신 세대의 Google 텐서 프로세서를 개발할 때 AI를 사용하는 방법이 이미 실제로 적용되었다고 언급했습니다.
이 회사는 작년에 칩 개발에 AI를 실험하고 있다고 발표했습니다. 인공 지능 부서의 책임자 인 Jeff Dean은 당시 이러한 접근 방식이 개발 비용을 절감하고 동시에보다 효율적인 마이크로 칩 설계를 만드는 데 도움이 될 것이라고 언급했습니다.
“우리는 엔지니어들에게이 방법을 실험하도록 의뢰했으며 그들이 워크 플로우에 어떻게 적용 할 수 있는지 알고 싶습니다.”라고 Dean은 말했습니다.
2021-06-10 18:00:59
작가: Vitalii Babkin