A Samsung foi uma das primeiras a usar inteligência artificial para criar microcircuitos. A empresa está usando um novo software da Synopsys, fabricante líder de software de design de chips amplamente utilizado na indústria. A Samsung até criou o primeiro protótipo de um processador AI comercial real.
Outros gigantes da tecnologia, incluindo Google e NVIDIA, já especularam sobre a possibilidade de desenvolver chips usando inteligência artificial. No entanto, uma ferramenta da Synopsys chamada DSO.ai parece a mais promissora devido à experiência da Synopsys e ao fato de funcionar com dezenas de fabricantes de chips. De acordo com especialistas da indústria, esta ferramenta pode acelerar o desenvolvimento de chips e sugerir novas idéias em design de chips.
A Synopsys também possui outro ativo valioso para o design de chips de IA. Estamos falando sobre muitos anos de desenvolvimento de dispositivos semicondutores avançados que podem ser usados para treinar algoritmos de IA.
Um porta-voz da Samsung confirmou que a empresa está usando o software Synopsys alimentado por IA para desenvolver chipsets Exynos proprietários. No entanto, a empresa não esclareceu se os chips projetados para IA estão sendo produzidos em massa e, em caso afirmativo, em quais produtos eles são usados.
Existe mais um exemplo. Um artigo de pesquisa do Google publicado em junho descreve como a IA pode ser usada para encontrar o posicionamento ideal dos blocos dentro dos chips do Tensor. Esses chips, desenvolvidos em parceria com a Samsung, estrearão nos smartphones Pixel 6 em breve. É verdade que os representantes do Google até agora se recusaram a dizer se a IA ajudou a desenvolver o Tensor. Além da Samsung, a NVIDIA e a IBM também estão desenvolvendo chips usando IA.
Mike Demler, analista sênior do Linley Group que supervisiona o software de design de chips, diz que a inteligência artificial está fazendo um bom trabalho ao otimizar a colocação de bilhões de transistores em um chip. Ele sugere que a IA em breve se tornará uma parte padrão da caixa de ferramentas de desenvolvimento de chips. Demler diz que é caro usar IA agora porque é preciso muitos dados brutos para treinar o algoritmo. Mas ele espera que o uso de IA se torne mais acessível à medida que os modelos de aprendizado de máquina se tornem mais eficientes. Mas Demler acrescentou que muitos dos processos envolvidos no projeto de microcircuitos não podem ser automatizados, então os fabricantes de chips ainda precisam de engenheiros experientes.
A abordagem usada pela Synopsys, Google, NVIDIA e IBM usa uma técnica de aprendizado de máquina chamada aprendizado por reforço. Envolve ensinar o algoritmo por meio de "recompensa" ou "punição", o que provou ser uma forma eficaz de capturar julgamentos humanos difíceis de formalizar. Este método pode formar automaticamente a base de um projeto de chip digital, incluindo a colocação de componentes e como eles são conectados em um chip de silício. A aplicação de um algoritmo pode acelerar o processo de design e permitir que os engenheiros experimentem de forma mais eficaz os circuitos.
Os chips semicondutores e as ferramentas usadas para projetá-los e fabricá-los são ativos cada vez mais valiosos. Por exemplo, o governo dos Estados Unidos, em um esforço para endurecer as sanções contra o setor de tecnologia chinês, decidiu adicionar software de desenvolvimento de chips à sua lista de controle de exportação.
2021-08-15 06:20:25
Autor: Vitalii Babkin