Компанія Google навчає комп'ютерні чіпи проектувати самих себе

Apr 08 7:00 2020 Друк цієї статті

І не варто навіть згадувати, що від якості виконання цієї роботи залежать всі основні параметри майбутнього чіпа - його швидкодія, енергоефективність і т. п. Даний процес дуже нагадує процес створення інтер'єрів приміщень, однак він більш складний оскільки проектувальникам чіпів необхідно розглядати варіанти розміщення компонентів не тільки в одній площині, а в "декількох поверхах" структури чіпа, що робить цей процес дуже схожим на гру в стилі 3D-Тетрису.

Сам по собі процес розміщення компонентів чіпа є довгим і трудомістким, більш того, базовий набір компонентів чіпів постійно удосконалюється та розширюється і, самі ретельно виконані проекти дуже швидко застарівають і стають неактуальними. Зараз тривалість "життєвого циклу" чіпа знаходиться в діапазоні від двох до п'яти років, але темпи розвитку сучасної науки і технологій є причиною постійного скорочення тривалості, постійної заміни наявних чіпів їх оновленими версіями.

Не так давно дослідники компанії Google зробили величезний "квантовий стрибок" вперед в області проектування комп'ютерних чіпів, вони створили алгоритм, який здатний сам себе навчити і продовжувати самонавчання в процесі роботи, вибираючи оптимальне розміщення компонентів електронної схеми на кристалі мікросхеми. Цей алгоритм робить аналіз мільйонів можливих варіантів розміщення компонентів і робить це набагато швидше, ніж потрібно часу на напівавтоматичний аналіз тисячі варіантів, що є типовим значенням для проекту більш-менш складного чіпа. При цьому, новий алгоритм може використовувати будь-які нововведення відразу по мірі їх появи, а створювані їм чіпи мають менші розміри, більшу швидкодію, менший рівень енергоспоживання і меншу вартість виробництва.

В основі нового алгоритму лежить технологія машинного навчання з підкріпленням (reinforcement learning). Шляхом аналізу кожен запропонований варіант розміщення оцінюється, і за нього нараховуються або призові або штрафні бали. Це дозволяє системі знайти оптимальні підходи і не ходити по тупиковим гілкам в наступні рази. Провівши велике тестування створеного алгоритму, спеціалісти виявили, що використання такого інтелектуального підходу дозволило отримати проекти, що перевершують по багатьом параметрам проекти, створені не тільки кваліфікованими людьми-інженерами, але і великими групами розробників.

І на закінчення слід зазначити, що дослідники компанії Google вважають, що створений ними алгоритм може стати рішенням, яке буде здатне гарантувати збереження закону Гордона Мура ще деякий час. Нагадаємо нашим читачам, що згідно з цим законом, кількість транзисторів на кристалах чіпів має подвоюватися кожні два роки. До деякого моменту часу цей закон, що визначає темпи розвитку інформаційних технологій дотримувався неухильно за рахунок зменшення габаритних розмірів транзисторів. І лише останнім часом в цій царині почали спостерігатися певні труднощі, пов'язані з тим, що нинішні технології майже впритул підійшли до обмеженням, що накладається на технологічні процеси законами фундаментальної фізики.