TPU чиповете на Google, част от облачните услуги, се използват

TPU чиповете на Гугъл, част от облачните услуги, се употребяват и за вътрешно проучване на AI
(снимка: Google)

Гугъл е намерила метод да употребява машинно самообразование, с цел да помогне за проектирането на идващото потомство чипове за… машинно самообразование. Дизайнът на логаритъма е „ съпоставим или надминаващ ” тези, създавани от хората, споделят инженерите на Гугъл.

Разликата е, че посредством изкуствения разсъдък чиповете могат да бъдат проектирани доста, доста по-бързо. Според софтуерния колос, работата, която на хората лишава цели месеци, може да бъде изпълнена от AI за… по-малко от шест часа.

Гугъл от години работи върху въпроса по какъв начин да употребява машинно самообразование за основаване на чипове. Най-новото ѝ достижение обаче – разказано неотдавна в публикация в списание Nature – наподобява като да е първият път, когато проучванията са приложени към комерсиален артикул: това е идната версия на личните чипове TPU на Гугъл, които са усъвършенствани за AI-изчисления.

„ Нашият способ е употребен в производството за планиране на идващото потомство Гугъл TPU ”, пишат създателите на отчета, ръководени от откривателите на Гугъл – Азалия Мирхосеини и Анна Голди. С други думи, неестествен разсъдък оказва помощ да се форсира бъдещето на развиването на изкуствения разсъдък, отбелязва.

В публикацията си инженерите на Гугъл означават, че създаването им има „ фундаментални последствия ” за чип-индустрията. Тя би трябвало да разреши на фирмите да изследват по-бързо вероятното архитектурно пространство за идни планове и по-лесно да персонализират чиповете за съответни натоварвания.

Редакционна публикация на Nature пък назовава проучването „ значимо достижение ” и отбелязва, че сходна работа може да помогне за компенсиране на планувания завършек на. Това е аксиома за проектирането на чиповете от 70-те години, която гласи, че броят на транзисторите на чипа се удвоява почти на всеки две години.
още по тематиката
Изкуственият разсъдък няма да реши безусловно физическите провокации от „ натикването ” на от ден на ден транзистори върху чиповете, само че може да помогне за намиране на други пътища за увеличение на продуктивността.

Конкретната задача, с която се занимават логаритмите на Гугъл, е известна като „ систематизиране на площта ”. Това нормално изисква дизайнерските умения на хора, които работят благодарение на компютърни принадлежности, с цел да намерят оптималното оформление на силициевата матрица за подсистемите на чипа.

Компонентите включват неща като процесори, графични процесори и ядра на паметта, които са свързани всички дружно, употребявайки десетки километри микроскопично окабеляване. Да се реши къде да се сложи всеки съставен елемент върху матрицата е нещо, което въздейства директно върху възможната скорост и успеваемост на чипа. И като се имат поради както мащабът на производството на чипове, по този начин и изчислителните цикли, нанометровите промени в разположението могат в последна сметка да имат големи резултати.

Алгоритми с изкуствен интелект са употребявани за планиране на TPU чиповете на Гугъл
(снимка: Google)

Инженерите на Гугъл означават, че проектирането на разпределението на площта лишава „ месеци интензивни старания ” за хората, само че от позиция на машинното образование има прочут метод за справяне с този проблем: подхожда се като настолна игра.

AI нееднократно е потвърдил, че може да, а инженерите на Гугъл означават, че планирането на площта е аналогично на сходни провокации. Вместо дъска за игра има силициева матрица. Вместо фигури като офицери и топове има съставни елементи като процесори и графични процесори. Следователно задачата е да се намерят „ изискванията за победа ” на всяка дъска. При шаха това е достигането до мат, при проектирането на чипове е изчислителната успеваемост.

Инженерите на Гугъл са обучили логаритъма посредством набор от 10 000 пространствени разпределения с друго качество, някои от които са генерирани на инцидентен принцип. Всеки дизайн е бил маркиран със характерна „ премия ” въз основа на триумфа му по разнообразни индикатори като дължината на нужния проводник и ползване на сила. След това логаритъмът е употребявал тези данни, с цел да направи разлика сред положителни и неприятни разпределения и да генерира свои лични планове.

Както към този момент е виждано по време на настолни игри с присъединяване на изкуствен интелект, машините не мислят безусловно като хората и постоянно стигат до непредвидени решения на познати проблеми. Когато AlphaGo на надигра първенеца Лий Седол на играта Go, тази динамичност докара до скандалния „ ход 37 ” – на пръв взор изцяло нелогично слагане на фигура от страна на изкуствения разсъдък, което обаче докара до победа.

Е, нищо толкоз трагично не се е случило с логаритъма за планиране на чипове на Гугъл, само че все пак пространствените проекти наподобяват много по-различни от тези, основани от човеците-проектанти. Вместо спретнати редове от съставни елементи, ситуирани върху матрицата, подсистемите наподобяват като че ли съвсем инцидентно са разпръснати по силиция.

Резултатите занапред ще бъдат изследвани, само че обещанието е огромно. Случаят надалеч не е единственият, в който става дума за планиране благодарение на неестествен разсъдък. Гугъл изследва потреблението на AI в други елементи на процеса, като „ изследване на архитектурата ”, а съперници като Nvidia търсят други способи за ускорение на работния развой.

Изглежда можем да чакаме „ завъртането ” на невероятния цикъл, в който изкуственият разсъдък проектира чипове за неестествен интелект…