Для разработки следующего поколения чипов для машинного обучения корпорация Google использует машинное обучение, передает The Verge.
Источник: delo.ua
По словам инженеров Google, схемы алгоритмов «сопоставимы или превосходят» конструкции, созданные людьми, однако могут быть созданы намного быстрее.
В издании отмечают, что работа, на которую у людей уходят месяцы, может быть выполнена с помощью искусственного интеллекта (ИИ) менее, чем за шесть часов.
Компания впервые применила свои разработки к новым версиям чипов Google TPU (tensor processing unit), оптимизированным для ИИ-вычислений.
Разработчики утверждают, что эта работа имеет «серьезные последствия» для индустрии чипов. Она должна позволить компаниям быстрее изучить возможные объемы архитектуры для будущих проектов и упростить подгонку чипов для конкретных рабочих нагрузок.
Это интересно: SkyUp запустит новые авиарейсы в Узбекистан
Как пишет ITC, конкретная задача, которую решают алгоритмы Google, известна как «планирование этажа». Обычно она требует, чтобы люди-инженеры при помощи компьютерных инструментов нашли оптимальную компоновку кремниевого кристалла для подсистем чипа.
Эти компоненты включают в себя CPU, GPU, память, которые связаны вместе с помощью множества соединений. Решение о том, где разместить каждый компонент на кристалле, влияет на конечную скорость и эффективность чипа. Таким образом, даже незначительные изменения в размещении компонентов могут иметь огромные последствия.
Это интересно: В Украине из-за дождей резко дорожают огурцы
Инженеры Google обучили систему с применением 10 тысяч наборов данных различных «планирований этажа». Каждый вариант был отмечен определенной функцией «вознаграждения», основанной на его успешности по различным показателям, таким как длина требуемого соединения и потребление энергии.
Digital путь
После этого алгоритм использовал эти данные, чтобы различать хорошие и плохие планы этажей и, в свою очередь, генерировать свои собственные проекты.
Это интересно: В Нафтогазе пркомметировали обыски — Korrespondent.net
При этом, оказалось, что алгоритмы ИИ компонуют чипы совсем не так, как люди. Вместо аккуратно расположенных рядов компонентов, подсистемы выглядят так, как будто они почти случайно разбросаны по кристаллу.
Ранее сообщалось, что в октябре 2019 года IBM планирует выпустить новый квантовый компьютер, который получит 53 кубита.
