Google bắt đầu ứng dụng AI và máy học để sản xuất chip AI trong 6 tiếng, thay vì hàng tháng như hiện tại.

The ability of AI to produce chips may be equivalent to or surpass humans, but at a much faster speed, Google said. "Tasks that humans have to perform for months on end, AI can do in less than 6 hours".

Hình ảnh với tiêu đề "Google sử dụng trí tuệ nhân tạo để thiết kế chip" được đăng tải tại đường dẫn: https://itcctv.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/blogs/hcPK6KOnwGRUYpmSSRkqF84lhDKtL86P1TPRaDNS.jpg

Ảnh: Google. Chip TPU được Google sử dụng cho hệ thống dịch vụ đám mây và nghiên cứu AI nội bộ.

Theo báo cáo được xuất bản trên tạp chí Nature bởi hai chuyên gia của Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, Google đã sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để sản xuất chip lần đầu trên TPU (Tensor Processing Unit) – chip AI chuyên dụng cho các trung tâm dữ liệu, được tối ưu hóa cho tính toán AI. Phương pháp mới này đã được áp dụng vào việc sản xuất chip cho thế hệ tiếp theo của TPU của Google, theo báo cáo.

Các chuyên gia kỹ sư của Google nhấn mạnh rằng tiến bộ mới đã mang lại "ý nghĩa to lớn" cho ngành công nghiệp chip. Công nghệ mới này cho phép các công ty khám phá không gian kiến trúc một cách nhanh chóng hơn để thiết kế chip cho tương lai và dễ dàng tùy chỉnh chip, giúp tăng tốc quá trình sản xuất.

The research conducted by Google has been highly praised by industry experts and seen as a "significant achievement" in the semiconductor industry. It also helps to prevent the end of Moore's Law - a principle in chip design from the 1970s stating that the number of transistors on a chip doubles every two years. According to a paper in Nature, AI may not necessarily have to solve the physical challenges of cramming more transistors onto a chip, but it can help find alternative ways to increase chip performance at the same rate and size.

Thuật toán AI của Google giải quyết nhiệm vụ cụ thể được gọi là "quy hoạch mặt bằng" (Floorplanning). Thông thường, các nhà thiết kế sử dụng máy tính để tối ưu hóa cách bố trí các hệ thống con của chip, bao gồm CPU, GPU và lõi bộ nhớ trên khuôn silicon. Việc quyết định vị trí của từng thành phần trên khuôn sẽ đồng thời ảnh hưởng đến tốc độ và hiệu quả cuối cùng của chip. Với quy mô sản xuất chip và chu kỳ tính toán, các thay đổi ở mức nanomet có thể tạo ra những tác động đáng kể.

Theo các chuyên gia của Google, tối ưu hóa thiết kế Floorplanning đã từng đòi hỏi "nhiều tháng" và "nỗ lực đáng kể" từ con người. Tuy nay, với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy, quy trình này đã trở nên "dễ dàng như một trò chơi".

Theo các chuyên gia, trí tuệ nhân tạo đã chứng minh khả năng vượt trội hơn con người trong một số trò chơi như cờ vua, cờ vây. Được biết, AI có thể sử dụng khuôn wafer silicon thay vì các bảng cờ, và được giao nhiệm vụ tìm ra cách chiến thắng với mỗi thành phần như CPU, GPU. Đội ngũ nghiên cứu đã giải thích rằng, trong cờ vua, quân cờ đánh lẻ là đối thủ, nhưng trong thiết kế chip, chúng là yếu tố quan trọng giúp tăng hiệu suất tính toán.

Để huấn luyện AI, nhóm kỹ sư tại Google đã sử dụng tập dữ liệu bao gồm 10.000 sơ đồ Floorplanning với chất lượng đa dạng, bao gồm cả những sơ đồ được tạo ngẫu nhiên. Thuật toán sau đó sẽ phân tích và lựa chọn các điểm mạnh từ các sơ đồ để tạo ra thiết kế mới của riêng nó.

AI đã được áp dụng trong nghiên cứu và sản xuất chip từ trước đó, với Google và Nvidia là hai đối thủ hàng đầu trong việc sử dụng công nghệ này để tìm kiếm và cải tiến kiến trúc chip.

Tuy nhiên, đa số các nghiên cứu trước đó đều chỉ tập trung ở quy mô phòng thí nghiệm. Bằng việc áp dụng nghiên cứu mới vào mục đích thương mại, các chuyên gia cho rằng Google đã bắt đầu mở đầu cho việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực sản xuất bán dẫn.

Bảo Lâm (theo The Verge)