Google progetta nuovi chip con l’AI

In questi ultimi mesi Google sta utilizzando il machine learning per progettare la sua nuova generazione di chip. Stando a quanto riferito dagli ingegneri del colosso, rispetto agli esseri umani l’AI impiega molto meno tempo nella realizzazione. Anzi, questa impiegherebbe meno di sei ore per portare a termine il lavoro di mesi. Un risultato raggiunto in molti anni di ricerche, che finalmente si sono concretizzate nella realizzazione di un prodotto commerciale: una versione dei chip TPU di Google, ottimizzati per il calcolo AI.

Google produce nuovi chip utilizzando il machine learning

Gli ingegneri di Google stanno lavorando ad un progetto incredibile: sfruttando le potenzialità dell’AI, producono chip che supportano lo sviluppo dell’AI. In questo modo, il colosso può accelerare i processi di lavorazione e personalizzare più facilmente i chip per carichi di lavoro specifici. Anzi, l’Intelligenza Artificiale potrebbe anche aiutare a compensare la fine prevista della Legge di Moore, un assioma della progettazione dei chip degli anni ’70 che afferma che il numero di transistor su un chip raddoppia ogni due anni.

Al momento, l’algoritmo del colosso sta lavorando alla cosidetta “pianificazione del pavimento“, che consiste nel trovare il layout ottimale su un die di silicio per i sottosistemi di un chip. Un lavoro che richiede grande dimistichezza, perchè decidere dove posizionare un componente su uno stampo influisce sull’eventuale velocità ed efficienza del chip stesso. Gli stessi ingegneri di Google affermano che ci vogliono “mesi di intenso sforzo” per portare a termine il lavoro, ma l’AI può affrontarlo in modo del tutto diverso dagli umani, quasi fosse un gioco.

Già in passato l’Intelligenza Artificiale ha dimostrato di poter superare gli esseri umani in giochi da tavolo. Non c’è quindi da stupirsi che possa riuscire a gestire anche la realizzazione di un chip. Al pari degli scacchi, dove lo scacco matto permette di vincere la partita, nei chip è l’efficienza computazionale il fine ultimo da raggiungere. E una volta che l’AI ha capito questo, non ha problemi ad agire di conseguenza.

Per raggiungere questo obiettivo, gli ingegneri hanno addestrato un algoritmo su un set di dati di 10000 planimetrie di chip di varia qualità. Ognuna di queste è stata etichettata con una specifica funzione di “ricompensa”, in base al suo successo in diverse metriche come la lunghezza del cavo richiesta e il consumo di energia. In questo modo l’AI è riuscita a distinguere tra planimetrie buone e cattive, e poi a creare propri progetti. E questi difficilmente sono identici a quelli creati dagli esseri umani. Anzi, possiamo dire lo stesso dei chip. L’assetto non è lo stesso, ma quello che conta è che sia raggiunta la giusta efficienza computazionale. E anche in tempi brevi.

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