Samsung продовжує нас дивувати. Нещодавно вона опублікувала заяву, в якій говориться, що наступне покоління чипів мобільних телефонів буде розроблено з використанням штучного інтелекту.
Як повідомляв Káblové, Samsung буде використовувати функцію AI (DSO.ai), надану Synopsys, для розробки процесора Exynos наступного покоління.
До відома, чіпи Exynos використовуються в смартфонах і планшетах Samsung (переважно на корейському та європейському ринках).
Synopsys є одним з найбільших у світі постачальників програмного забезпечення для проєктування чипів (EDA). Голова цієї компанії сказав, що DSO.ai — це перше комерційне програмне забезпечення для штучного інтелекту для проєктування процесорів.
Однак слід зазначити, що Samsung не делегує всю роботу штучному інтелекту. Замість цього він буде використовувати навчання з закріпленням для автоматичного пошуку простору проєктування, щоб знайти найкраще рішення.
Як виготовляються чипи для мобільних телефонів?
Спершу чип повинен завершити свою частину логічного проєктування, яку завершують інженери-люди. Після цього виробник приступає до компонування та проєктування маршрутів, щоб визначити розташування кожного транзистора та спосіб їх підключення.
Однак сучасні чипи зазвичай мають мільярди або навіть десятки мільярдів транзисторів. Ось чому макет проєкту та тестування зазвичай займають від 20 до 30 тижнів.
Зіткнувшись з «незліченною кількістю видів», остаточний дизайн макета повинен досягти компромісу між трьома цілями: продуктивності, споживання електроенергії та площі (тобто PPA). Дизайн чіпа може мати 10⁹⁰⁰⁰⁰ можливостей.
Інженери інстинктивно розуміють, як різні конструкції роблять чипи. Але це розуміння важко записати в комп’ютерний код. Це схоже на навчання з закріплення.
Примітка: Навчання з закріпленням навчає алгоритми через винагороду або штрафи. DSO.ai — це те, що їм потрібно. Цей підхід схожий на AlphaZero.
AlphaZero вчиться грати в Go and Chess за допомогою AI-ігор. DSO.ai навчається приймати оптимальні рішення за допомогою великого потоку даних, що генерується комп’ютером, і знаходить більш надійні дизайнерські рішення за коротший час у процесі навчання.
DSO.ai значно покращив швидкість проєктування. Synopsys сказав, що цей інструмент збільшив частоту чипів на 18% у деяких випадках, зменшив споживання електроенергії на 21% та скоротив час інженерії з шести місяців до одного місяця.
Більш того, ШІ продовжуватиме самостійно вчитися, щоб покращити свої можливості. Тому чим довше він працює, тим розумнішим він стає. Це означає, що в майбутньому він буде розробляти чипи швидше.
Окрім Synopsys, деякі компанії також розробляють власні інструменти для штучного інтелекту. Серед них найбільш відомими є Google і Nvidia. Крім того, інший виробник EDA Cadence також нещодавно випустив інструмент для створення штучного інтелекту.
