У Samsung есть собственный чип с искусственным интеллектом

Производитель программного обеспечения для полупроводников Synopsys добавляет искусственный интеллект в свой арсенал.

samsung, есть, собственный, искусственный

Поделитесь этой историей

  • Поделиться через фейсбук
  • Поделиться в Твиттере
  • Поделиться на Reddit

Samsung использует искусственный интеллект для автоматизации безумно сложного и тонкого процесса разработки новейших компьютерных микросхем.

Южнокорейский гигант. один из первых производителей микросхем, который использовал ИИ для создания своих чипов. Samsung использует функции искусственного интеллекта в новом программном обеспечении от Synopsys, ведущего производителя программного обеспечения для проектирования микросхем, используемого многими компаниями. «То, что вы видите здесь. это первый настоящий коммерческий процессор с искусственным интеллектом. говорит Аарт де Геус, председатель и со-генеральный директор Synopsys.

Другие, в том числе Google и Nvidia, говорили о разработке микросхем с ИИ. Но инструмент Synopsys под названием DSO.ai может оказаться наиболее перспективным, поскольку Synopsys работает с десятками компаний. По мнению отраслевых экспертов, этот инструмент может ускорить разработку полупроводников и открыть новые конструкции микросхем.

У Synopsys есть еще один ценный актив для создания микросхем, созданных на основе искусственного интеллекта: годы разработки передовых полупроводниковых приборов, которые можно использовать для обучения алгоритму искусственного интеллекта.

Представитель Samsung подтверждает, что компания использует программное обеспечение Synopsys AI для разработки своих чипов Exynos, которые используются в смартфонах, в том числе в телефонах ее собственных брендов, а также в других гаджетах. Ранее на этой неделе Samsung представила свой новейший смартфон, складное устройство под названием Galaxy Z Fold3. Компания не подтвердила, запущены ли в производство микросхемы, разработанные на основе искусственного интеллекта, и в каких продуктах они могут появиться.

READ  Samsung Галакси А 30 Настройки

По всей отрасли искусственный интеллект меняет способ производства чипов.

В исследовательском документе Google, опубликованном в июне, описывается использование ИИ для размещения компонентов на чипах Tensor, которые он использует для обучения и запуска программ ИИ в своих центрах обработки данных. Следующий смартфон Google, Pixel 6, будет оснащен специальным чипом производства Samsung. Представитель Google отказался сообщить, помог ли ИИ разработать чип для смартфона.

Производители микросхем, включая Nvidia и IBM, также увлекаются разработкой микросхем на основе ИИ. Другие производители программного обеспечения для проектирования микросхем, включая Cadence, конкурента Synopsys, также разрабатывают инструменты искусственного интеллекта, чтобы помочь с составлением чертежей для нового чипа.

Майк Демлер, старший аналитик Linley Group, который отслеживает программное обеспечение для проектирования микросхем, говорит, что искусственный интеллект хорошо подходит для размещения миллиардов транзисторов в кристалле. «Он поддается решению этих чрезвычайно сложных проблем». говорит он. «Он просто станет стандартной частью набора вычислительных инструментов».

По словам Демлера, использование ИИ обычно обходится дорого, потому что для обучения мощного алгоритма требуется много облачных вычислений. Но он ожидает, что он станет более доступным по мере того, как стоимость вычислений и моделей станет более эффективной. Он добавляет, что многие задачи, связанные с проектированием микросхем, нельзя автоматизировать, поэтому по-прежнему необходимы опытные конструкторы.

Современные микропроцессоры невероятно сложны и состоят из нескольких компонентов, которые необходимо эффективно комбинировать. Для создания эскиза новой конструкции микросхемы обычно требуются недели кропотливых усилий, а также десятилетия опыта. Лучшие разработчики микросхем инстинктивно понимают, как различные решения повлияют на каждый этап процесса проектирования. Это понимание нелегко записать в компьютерный код, но некоторые из тех же навыков можно получить с помощью машинного обучения.

READ  Как Поставить Темную Тему На Samsung

Подход ИИ, используемый Synopsys, а также Google, Nvidia и IBM, использует метод машинного обучения, называемый обучением с подкреплением, для разработки дизайна микросхемы. Обучение с подкреплением включает в себя обучение алгоритму выполнения задачи посредством вознаграждения или наказания, и оно оказалось эффективным способом улавливания тонких и трудно поддающихся кодификации человеческих суждений.

Этот метод может автоматически составлять основы проекта, включая размещение компонентов и способы их соединения, путем тестирования различных конструкций при моделировании и изучения того, какие из них дают наилучшие результаты. Это может ускорить процесс разработки микросхемы и позволить инженеру более эффективно экспериментировать с новыми конструкциями. В июньском сообщении в блоге Synopsys сообщила, что один североамериканский производитель интегральных схем повысил производительность чипа на 15 процентов с помощью программного обеспечения.

Наиболее известно, что обучение с подкреплением было использовано DeepMind, дочерней компанией Google, в 2016 году для разработки AlphaGo, программы, способной освоить настольную игру Go достаточно хорошо, чтобы победить игрока мирового класса в го.

Де Геус говорит, что его компания поняла, что обучение с подкреплением также может быть полезно для проектирования микросхем. «Чуть более полутора лет назад мы впервые смогли получить те же результаты, что и группа экспертов за несколько месяцев, всего за несколько недель». говорит де Геус. Он представит подробную информацию о технологии и ее развитии на конференции по полупроводниковым технологиям HotChips 23 августа.

READ  Срок действия запрета на TikTok истекает, поскольку переговоры с правительством США продолжаются

Стелиос Диамантидис, старший директор по решениям для искусственного интеллекта в Synopsys, говорит, что программное обеспечение DSO.ai можно настроить для определения приоритетов различных целей, таких как производительность или энергоэффективность.

Полупроводники, а также инструменты, используемые для их изготовления, становятся все более ценными активами. Правительство США стремилось ограничить поставки технологии производства микросхем в Китай, ключевого конкурента, и некоторые политики призвали добавить программное обеспечение в список экспортного контроля.

Возникающая эра микросхем, созданных с помощью ИИ, также открывает перспективы одновременного использования ИИ для настройки программного обеспечения для более эффективной работы на кристалле. Это может включать алгоритмы нейронной сети, которые работают на специализированных микросхемах ИИ и обычно используются в современном ИИ.

«Разработка программного и аппаратного обеспечения на основе ИИ. быстро развивающееся направление. говорит Сон Хан, профессор Массачусетского технологического института, специализирующийся на разработке микросхем ИИ. «Мы увидели многообещающие результаты».

Источник