تکامل هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر نحوه کار، یادگیری و اتصال ما است و صنایع را در سراسر جهان متحول می کند. این تغییر در درجه اول ناشی از توانایی پیشرفته هوش مصنوعی برای یادگیری از مجموعه داده های بزرگتر است. در حالی که مدل‌های بزرگتر قدرت پردازش داده‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند، به قدرت پردازش و بهره‌وری انرژی بیشتری نیز نیاز دارند. همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر می‌شوند، طراحی تراشه‌های سنتی برای همگام شدن با سرعت و کارایی مورد نیاز برای برنامه‌های مدرن تلاش می‌کند.
با وجود پیشرفت های الگوریتم های هوش مصنوعی، تراشه های فیزیکی که این الگوریتم ها را اجرا می کنند در حال تبدیل شدن به گلوگاه هستند. طراحی تراشه‌ها برای کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی شامل متعادل کردن سرعت، مصرف انرژی و هزینه است که اغلب ماه‌ها کار دقیق را به خود اختصاص می‌دهد. این تقاضای فزاینده محدودیت های روش های سنتی طراحی تراشه را آشکار کرده است.
در پاسخ به این چالش ها، گوگل راه حلی نوآورانه برای طراحی تراشه های کامپیوتری ایجاد کرده است. الهام گرفته از هوش مصنوعی بازی مانند AlphaGo، گوگل ایجاد کرده است آلفا چیپ، یک مدل هوش مصنوعی که به طراحی تراشه به عنوان یک بازی نزدیک می شود. این مدل به گوگل کمک می کند تا تراشه های قدرتمندتر و کارآمدتری برای خود بسازد واحدهای پردازش تانسور (TPU). در اینجا نحوه عملکرد AlphaChip و چرایی تغییر بازی برای طراحی تراشه آمده است.
AlphaChip چگونه کار می کند
AlphaChip به طراحی تراشه به گونه ای نزدیک می شود که گویی یک صفحه بازی است، جایی که قرار دادن هر جزء یک حرکت محاسبه شده است. فرآیند طراحی را مانند یک بازی شطرنج تصور کنید، جایی که هر مهره به نقطه مناسب برای قدرت، عملکرد و مساحت نیاز دارد. روش‌های سنتی تراشه‌ها را به قطعات کوچک‌تر می‌شکنند و از طریق آزمون و خطا مرتب می‌کنند. این ممکن است چند هفته طول بکشد تا مهندسان تکمیل شوند. با این حال، AlphaChip این کار را با آموزش یک هوش مصنوعی برای “بازی” بازی طراحی و یادگیری سریعتر از یک طراح انسانی سرعت می بخشد.
AlphaChip از یادگیری تقویتی عمیق برای هدایت حرکت های خود بر اساس پاداش استفاده می کند. با یک شبکه خالی شروع می شود و هر جزء مدار را یکی یکی قرار می دهد و هر چه پیش می رود تنظیم می شود. مانند یک بازیکن شطرنج، AlphaChip “آینده را می بیند” و پیش بینی می کند که هر قرارگیری چگونه بر طراحی کلی تأثیر می گذارد. طول سیم و نقاطی را که ممکن است قطعات با هم همپوشانی داشته باشند را بررسی می کند و به دنبال مشکلات مربوط به کارایی است. پس از تکمیل یک طرح، AlphaChip بر اساس کیفیت طراحی خود “پاداش” دریافت می کند. با گذشت زمان، می‌آموزد که کدام طرح‌بندی بهتر عمل می‌کند و مکان‌های آن را بهبود می‌بخشد.
یکی از قدرتمندترین ویژگی های AlphaChip توانایی آن در یادگیری از طراحی های گذشته است. این فرآیند که یادگیری انتقال نامیده می شود، به آن کمک می کند تا با طراحی های جدید با سرعت و دقت بیشتری مقابله کند. AlphaChip با هر طرحی که به آن می پردازد، در ایجاد طرح هایی که رقیب و حتی از طرح های طراحان انسانی هستند، سریع تر و بهتر می شود.
نقش AlphaChip در شکل دادن به TPU های گوگل
از سال 2020، AlphaChip نقشی حیاتی در طراحی تراشه های TPU گوگل ایفا کرده است. این تراشه‌ها برای مدیریت بارهای سنگین هوش مصنوعی ساخته شده‌اند، مانند مدل‌های عظیم Transformer که ابتکارات پیشرو هوش مصنوعی گوگل را هدایت می‌کنند. AlphaChip به گوگل این امکان را داده است که این مدل ها را افزایش دهد و از سیستم های پیشرفته ای مانند پشتیبانی کند جوزا، Imagen، و Veo.
برای هر مدل جدید TPU، AlphaChip روی چیپ‌های قدیمی‌تر مانند بلوک‌های شبکه و کنترل‌کننده‌های حافظه تمرین می‌کند. پس از آموزش، AlphaChip طرح‌بندی‌های با کیفیت بالا برای بلوک‌های TPU جدید تولید می‌کند. برخلاف روش‌های دستی، دائماً یاد می‌گیرد و تطبیق می‌یابد، و با هر کاری که انجام می‌دهد، خود را به خوبی تنظیم می‌کند. آخرین نسخه TPU، نسل ششم Trillium، تنها یک نمونه است که در آن AlphaChip با سرعت بخشیدن به توسعه، کاهش نیاز به انرژی و افزایش عملکرد در هر نسل، فرآیند طراحی را بهبود بخشیده است.
تاثیر آلفا چیپ در آینده بر طراحی تراشه
توسعه AlphaChip نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی نحوه ایجاد تراشه ها را تغییر می دهد. اکنون که به صورت عمومی در دسترس است، صنعت طراحی تراشه می‌تواند از این فناوری نوآورانه برای ساده‌سازی فرآیند استفاده کند. AlphaChip به سیستم‌های هوشمند اجازه می‌دهد تا جنبه‌های پیچیده طراحی را در دست بگیرند و آن را سریعتر و دقیق‌تر کنند. این می تواند تأثیر زیادی بر زمینه هایی مانند هوش مصنوعی، لوازم الکترونیکی مصرفی و بازی داشته باشد.
اما AlphaChip فقط برای هوش مصنوعی نیست. در داخل Alphabet، برای طراحی تراشه هایی مانند این امر حیاتی بوده است پردازنده های Google Axion— اولین CPUهای مبتنی بر Arm Alphabet برای مراکز داده. اخیراً، موفقیت آن توجه سایر رهبران صنعت را به خود جلب کرده است مدیاتک. مدیاتک با استفاده از AlphaChip قصد دارد چرخه های توسعه خود را سرعت بخشد و عملکرد و بهره وری انرژی محصولات خود را افزایش دهد. این تغییر نشان می دهد که طراحی تراشه مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به استاندارد جدید صنعت است. همانطور که شرکت‌های بیشتری از AlphaChip استفاده می‌کنند، می‌توانیم شاهد پیشرفت‌های عمده در عملکرد، کارایی و هزینه تراشه در سراسر جهان باشیم.
علاوه بر سرعت بخشیدن به طراحی، AlphaChip این پتانسیل را دارد که محاسبات را پایدار کند. AlphaChip با چیدمان دقیق اجزاء، مصرف انرژی را کاهش می دهد و نیاز به تنظیمات دستی وقت گیر را کاهش می دهد. این منجر به تراشه هایی می شود که انرژی کمتری مصرف می کنند که به نوبه خود می تواند منجر به صرفه جویی قابل توجهی در انرژی در کاربردهای بزرگ شود. از آنجایی که پایداری به تمرکز اصلی در توسعه فناوری تبدیل می شود، AlphaChip گامی مهم به سمت هدف ایجاد راه حل های سخت افزاری سازگار با محیط زیست را نشان می دهد.
چالش های طراحی تراشه مبتنی بر هوش مصنوعی
در حالی که AlphaChip یک پیشرفت در طراحی تراشه است، فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی بدون چالش نیستند. یکی از موانع مهم، قدرت محاسباتی عظیم مورد نیاز برای آموزش AlphaChip است. طراحی چیدمان های بهینه تراشه متکی بر الگوریتم های پیچیده و حجم وسیعی از داده ها است. این باعث می‌شود که آموزش AlphaChip یک فرآیند فشرده منابع و گاهی اوقات هزینه‌بر باشد.
انعطاف‌پذیری AlphaChip در انواع مختلف سخت‌افزار دارای محدودیت‌هایی است. با ظهور معماری های جدید تراشه، الگوریتم های آن ممکن است به تنظیمات و تنظیم دقیق نیاز داشته باشند. در حالی که AlphaChip برای مدل‌های TPU گوگل مؤثر بوده است، کارکرد یکپارچه آن در همه انواع تراشه‌ها نیازمند توسعه و سفارشی‌سازی مداوم است.
در نهایت، با وجود اینکه AlphaChip طرح‌بندی‌های کارآمدی تولید می‌کند، همچنان به نظارت انسانی نیاز دارد. در حالی که هوش مصنوعی می تواند طرح های چشمگیر ایجاد کند، جزئیات جزئی وجود دارد که فقط یک مهندس با تجربه می تواند بر آنها نظارت کند. طرح‌بندی تراشه‌ها باید استانداردهای ایمنی و قابلیت اطمینان دقیق را رعایت کنند و بررسی انسانی کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که هیچ چیز مهمی نادیده گرفته نمی‌شود. همچنین این نگرانی وجود دارد که اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی می تواند منجر به از دست رفتن تخصص ارزشمند انسانی در طراحی تراشه شود.
خط پایین
AlphaChip گوگل در حال تغییر طراحی تراشه است و آن را سریعتر، کارآمدتر و پایدارتر می کند. با هدایت هوش مصنوعی، AlphaChip می‌تواند به سرعت طرح‌بندی تراشه‌هایی ایجاد کند که عملکرد را افزایش می‌دهد و در عین حال مصرف انرژی را در برنامه‌های محاسباتی کاهش می‌دهد. اما چالش هایی وجود دارد. آموزش AlphaChip به قدرت محاسباتی و منابع قابل توجهی نیاز دارد. همچنین برای کشف جزئیاتی که هوش مصنوعی ممکن است نادیده بگیرد، به نظارت انسانی نیاز دارد. همانطور که طراحی تراشه ها همچنان در حال تکامل هستند، AlphaChip به به روز رسانی های منظم نیاز دارد. با وجود این موانع، AlphaChip راه را به سمت آینده ای با انرژی کارآمدتر در طراحی تراشه پیش می برد.
