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Los investigadores de Google crean una opción de inteligencia artificial con un chip de inteligencia artificial que acelera la inteligencia artificial

Los investigadores de Google crean una opción de inteligencia artificial con un chip de inteligencia artificial que acelera la inteligencia artificial


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Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden ser la mejor opción desde el pan de molde para los ingenieros que buscan mejorar la colocación de chips.

Los investigadores de Google han creado un nuevo algoritmo que ha aprendido a optimizar la ubicación de los componentes en un chip de computadora, para hacerlo más eficiente y con menos consumo de energía.

VEA TAMBIÉN: ¿LA IA Y EL DISEÑO GENERATIVO ROBARÁN NUESTROS TRABAJOS DE INGENIERÍA?

Inteligencia artificial

Normalmente, los ingenieros pueden gastar hasta 30 horasconfigurar un plano único de colocación de virutas o planificación de piso de virutas. Este complicado problema de diseño 3D requiere la configuración de cientos, o incluso miles, de componentes en varias capas en un área restringida. Los ingenieros diseñarán configuraciones manualmente para minimizar la cantidad de cables utilizados entre los componentes como un indicador de la eficiencia.

Debido a que esto lleva mucho tiempo, estos chips están diseñados para durar solo entre dos y cinco años. Sin embargo, a medida que los algoritmos de aprendizaje automático siguen mejorando año tras año, también ha surgido la necesidad de nuevas arquitecturas de chips.

el algoritmo produjo automáticamente cientos de miles de diseños nuevos, en una fracción de segundo, y los evaluó utilizando la función de recompensa. Con el tiempo, convergió en una estrategia final para colocar los componentes del chip de manera óptima https://t.co/oTYrPx8lHj

- AFENTIS FORENSICS (@afentis) 30 de marzo de 2020

Frente a estos desafíos, las investigadoras de Google Anna Goldie y Azalia Mirhoseini, han estudiado el aprendizaje por refuerzo. Estos tipos de algoritmos utilizan comentarios positivos y negativos para aprender tareas nuevas y complicadas. Por lo tanto, el algoritmo es "recompensado" o "castigado" dependiendo de qué tan bien aprende una tarea. A continuación, crea decenas a cientos de miles de nuevos diseños. En última instancia, crea una estrategia óptima sobre cómo colocar estos componentes del chip.

Después de sus pruebas, los investigadores verificaron sus diseños con el software de automatización de diseño electrónico y descubrieron que la planificación del piso de su método era mucho más efectiva que la que diseñaron los ingenieros humanos. Además, el sistema pudo enseñar a sus trabajadores humanos uno o dos trucos nuevos.

El progreso en la IA se ha relacionado en gran medida con el progreso en el diseño de chips de computadora. La esperanza de los investigadores es que su nuevo algoritmo ayude a acelerar el proceso de diseño de chips y allanar el camino para arquitecturas nuevas y mejoradas, que en última instancia acelerarían la IA.


Ver el vídeo: Aumentando RESOLUCIÓN con Inteligencia Artificial! SuperResolución (Septiembre 2022).


Comentarios:

  1. Selvyn

    En mi opinión es obvio. Te recomiendo que busques en Google.com

  2. Roland

    fotos antiguas

  3. Redmund

    Lamento no poder participar en la discusión ahora. No es suficiente informacion. Pero con mucho gusto voy a ver este tema.

  4. Kagalmaran

    No puedo participar en la discusión en este momento, no hay tiempo libre. Seré libre, definitivamente escribiré lo que pienso.

  5. Taujora

    Puede buscar un enlace a un sitio con información sobre un tema de su interés.

  6. Slaed

    No todo tan simplemente

  7. Warford

    Delirio exclusivo, en mi opinión



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