Framework PRIME, sztuczna inteligencja Google

Framework PRIME, czyli jak sztuczna inteligencja Google tworzy lepsze architektury od inżynierów

Zespół składający się z naukowców oraz inżynierów UC Berkley oraz firmy Google, pokazał światu framework PRIME, czyli narzędzie do projektowania i rozwijania wyjątkowych akceleratorów. Te zawdzięczają swoją unikalność nie tylko temu, że za ich opracowanie odpowiada sztuczna inteligencja, ale przede wszystkim temu, że radzą sobie w tym lepiej od ludzi.

Dzięki sztucznej inteligencji i związanym z nią frameworkiem PRIME, Google może zapewnić światu jeszcze tańsze i wydajniejsze układy

Wykorzystywanie sztucznej inteligencji czy uczenia maszynowego w projektowaniu nowych układów krzemowych, a dokładniej mówiąc, stojącej za nimi architektury, nie jest rzadkością. Już kilka lat temu zaczęto wprowadzać SI do narzędzi w celu automatyzacji projektowania elektronicznego, co znacząco pomaga projektantom układów scalonych przyspieszyć proces tworzenia sprzętu.

Czytaj też: Szefowie gigantów technologicznych mogą trafić do więzienia. Serwisy społecznościowe będą musiały przestrzegać regulaminów

Do tej pory byliśmy „przyzwyczajeni” wyłącznie do otrzymywania skromnej pomocy od sztucznej inteligencji, która zajmowała się żmudnym rozmieszczaniem i trasowaniem ścieżek. Wygląda jednak na to, że SI można wykorzystać w projektowaniu układów scalonych na znacznie większą skalę i sprawić, że potencjał owoców ich pracy znacząco przewyższa dzieła ludzkich rąk.

Czytaj też: Maszyna wirtualna w Hyper-V. Podpowiadamy, jak zainstalować system w systemie

Wspomniany framework PRIME, za który odpowiadają naukowcy, wykorzystuje bazę danych zawierającą projekty akceleratorów i odpowiadające im różne metryki wydajności. Na tej podstawie zajmuje się projektowaniem układów i według Google, poprawia ogólną wydajność w stosunku do najnowocześniejszych metod opartych na symulacji nawet o 1,2-1,5 razy.

Czytaj też: Sprzedaż smartfonów z 5G stale rośnie. Styczeń przyniósł ważny przełom

Te wnioski oparto przede wszystkim na porównaniu układu EdgeTPU z dziełem opracowanym przez PRIME. Po skonfrontowaniu ze sobą możliwości obu układów okazało się, że układ opracowany przez sztuczną inteligencję był szybszy o 185%, dzięki poprawie opóźnień, co zapewniło w efekcie znacznie wydajniejszy układ. Naukowcy zauważyli również, że opracowane przez PRIME architektury są mniejsze, a to w praktyce zapewnia bardziej energooszczędny i mniejszy w myśl fizycznych rozmiarów układ. To ostatnie pozwala przede wszystkim zwiększyć uzysk produkcyjny, czyli obniżyć ogólną cenę produkcji układów.