Google utilise l’IA pour concevoir des puces de nouvelle génération plus rapidement que les humains

• Google établit des puces développées par l’IA, utilisant l’intelligence artificielle
• L’IA a actuellement été utilisée pour établir l’itération actuelle des puces du système de traitement tenseur de Google
• Les ingénieurs du léviathan technologique ont noté dans le document que l’avancement pourrait avoir des « ramifications importantes » pour le secteur des semi-conducteurs

Déterminer où positionner les milliards de composants complexes dont une puce informatique contemporaine a besoin peut prennent des mois aux concepteurs humains et, malgré des décennies de recherche, a en fait défié l’automatisation. Tout récemment, cependant, une équipe de Google a dévoilé un tout nouvel algorithme d’apprentissage automatique qui développe un logiciel d’IA qui conçoit des puces de système informatique plus rapidement que les êtres humains.

Le géant de la technologie a déclaré dans un article paru dans la revue Nature qu’une puce qui prendrait des mois à être stylée peut être préparée par sa nouvelle IA en moins de 6 heures. L’IA a actuellement été utilisée pour établir la prochaine itération des puces de l’unité de traitement des tenseurs de Google, qui sont utilisées pour exécuter des tâches liées à l’IA, a déclaré Google. Les auteurs de l’article, dirigés par les co-responsables de l’apprentissage automatique pour les systèmes de Google, Azalia Mirhoseini et Anna Goldie, ont déclaré : « Notre technique a été utilisée en production pour développer la prochaine génération de Google TPU ». Pour le dire autrement, Google utilise l’IA pour développer des puces qui peuvent être utilisées pour produire des systèmes d’IA beaucoup plus avancés.

Que fait exactement cette dernière IA de Google ?

Google traite en fait de la façon d’utiliser la découverte de machines pour créer des puces depuis plusieurs années, mais cet effort actuel semble être la première fois que son étude de recherche est utilisée pour un article commercial : une variante proche de l’unité de traitement tensoriel (TPU) de Google puces, qui sont optimisées pour le calcul de l’IA.

Pour être précis, la nouvelle IA de Google peut établir le « plan d’étage » d’une puce. Cela comprend essentiellement le tracé de l’emplacement des composants tels que les processeurs, les processeurs graphiques et la mémoire sur la puce de silicium les uns par rapport aux autres – leur positionnement sur ces minuscules cartes est essentiel car il affecte la consommation d’énergie et la vitesse de traitement de la puce. Pour développer de manière optimale ces plans d’étage, il faut normalement des mois aux humains pour développer de manière optimale, mais le système de recherche d’assistance approfondie de Google – un algorithme qui est formé pour prendre certaines actions afin de maximiser ses chances de gagner une récompense – peut le faire avec assez peu d’effort.

Les ingénieurs de Google ont formé un algorithme de recherche d’assistance sur un ensemble de données de 10 000 plans d’étage de puces de qualité différente, dont certains avaient été générés arbitrairement. Chaque conception a été étiquetée avec une fonction « bénéfice » particulière basée sur son succès à travers diverses mesures telles que la longueur de fil nécessaire et la consommation d’énergie. L’algorithme a ensuite utilisé ces données pour comparer une excellente et une mauvaise mise en page et créer ses propres conceptions à son tour.

Dans l’article, les ingénieurs de Google gardent à l’esprit que ce travail a des « ramifications majeures » pour le marché des puces. Cela devrait permettre aux entreprises d’explorer plus rapidement l’espace d’architecture possible pour les styles à venir et d’adapter plus rapidement les puces à des charges de travail particulières.

Un éditorial dans Nature appelle la recherche un « accomplissement essentiel,  » et note qu’un tel travail pourrait aider à compenser la fin prévue de la loi de Moore – un axiome de conception de puces des années 1970 qui mentionne que le nombre de transistors sur une puce double tous les deux ans. L’IA ne résoudra pas nécessairement les obstacles physiques liés à la compression d’un nombre croissant de transistors sur des puces, mais elle pourrait aider à trouver d’autres moyens d’augmenter les performances au même rythme.

Google lui-même a exploré l’utilisation de l’IA dans d’autres domaines. du processus comme « l’expédition d’architecture », et des concurrents comme Nvidia étudient d’autres approches pour accélérer le flux de travail. Le cercle vertueux de l’IA créant des puces pour l’IA semble ne faire que commencer. La nouvelle stratégie de planification des revêtements de sol de Google pourrait également aider à résoudre d’autres problèmes impliquant la recherche des meilleures utilisations d’ensembles limités de ressources, telles que la préparation de la ville ou le dépistage et la circulation des vaccins.