Google está utilizando inteligencia artificial para diseñar su próxima generación de chips … y lo está haciendo más rápido de lo que lo haría un humano

Google está utilizando inteligencia artificial para diseñar su próxima generación de chips ... y lo está haciendo más rápido de lo que lo haría un humano

Google está utilizando inteligencia artificial (IA) para construir su próxima generación de chips de aprendizaje automático más rápido. Según los ingenieros de Google, la fabricación de estos chips mediante el algoritmo es comparable o incluso superior a los creados por humanos. Además, La compañía afirma que la IA puede hacer el trabajo que hacen los humanos en cuestión de meses en menos de 6 horas.

Según un estudio publicado en la revista Nature, Google lleva años estudiando cómo utilizar la inteligencia artificial para crear chips. Ahora parece que este esfuerzo empieza a aplicarse a la producción de un dispositivo comercial: sus chips TPU (Custom Tensioner Processing).

Lo mismo ocurre con los chips de TPU de Google.
Google
Así es como debería funcionar NTRAIN.

Los ingenieros de Google señalan que esta tecnología tiene «implicaciones importantes“Para la industria de los chips. Con él, las empresas pueden diseñar sus chips más rápido y personalizarlos más fácilmente para cargas de trabajo específicas.

La naturaleza se atreve a señalar que esta investigación es una «logro importante“Esto ayudará a encontrar una forma de aumentar el rendimiento del chip.

Para crear este algoritmo de Google, la empresa utiliza lo que se llama «Floorplanning». Por lo general, este proceso requiere que los diseñadores humanos trabajen utilizando herramientas informáticas para encontrar el diseño de chip de silicio ideal para los subsistemas en chip.

Estos componentes incluyen el procesador, la GPU y los núcleos de memoria y debe decidir dónde colocar cada elemento para obtener la mayor eficiencia y la máxima velocidad de viruta. Los ingenieros de Google explican que, en general, el diseño de estos planes implica «meses de intenso esfuerzo”. Sin embargo, con la nueva tecnología, planean abordar este proceso más fácilmente.

Lo mismo ocurre con las letras y símbolos que detectan los sensores implantados en el cerebro.

Para entrenar el algoritmo, utilizaron el aprendizaje por refuerzo y proporcionaron a la IA un conjunto de datos de 10.000 planos de planta de chips de calidad variable. Esta tecnología utilizó estos datos para distinguir entre planos de planta buenos y malos y generar sus propios diseños..

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