Công việc thiết kế chip của Google sẽ nhanh hơn nhiều nhờ vào AI

Theo báo cáo được xuất bản trên tạp chí Nature bởi hai chuyên gia Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, Google đã áp dụng AI cho 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 sản xuất chip mới đã được sử dụng cho TPU thế hệ tiếp theo của Google”.

Các kỹ sư của Google lưu ý rằng tiến bộ mới có “ý nghĩa lớn” với ngành công nghiệp chip. Trong đó, công nghệ này cho phép các công ty khám phá nhanh hơn không gian kiến trúc. Cho phép các thiết kế sắp tới dễ dàng tùy chỉnh chip hơn, từ đó quá trình sản xuất cũng nhanh hơn.

Làm thế nào để AI thiết kế chip AI tốt hơn?

Google thông báo rằng họ đã sử dụng phần mềm mới nhất của mình. Từ đó nhằm tạo ra các chip tensor processing units (TPU) mới nhất. Trên thực tế, công nghệ mới quyết định vị trí của các thành phần khác nhau của SoC. Mục đích nhằm tối ưu hóa tốc độ xử lý và giảm tiêu thụ điện năng. Tất cả các thành phần như CPU, GPU và chip nhớ đều được đặt trên khuôn silicon và được kết nối.

Ban đầu, Google đưa ra thuật toán 10.000 sơ đồ tầng chip để nó có thể hiểu và học những gì hoạt động tốt nhất trong thiết kế chip. Kết quả là, thuật toán AI đã tạo ra những thiết kế mà con người có thể không nghĩ ra. Giả sử, mọi người sẽ sắp xếp các thành phần trong các dòng gọn gàng. Nhưng AI của Google đã sử dụng cách tiếp cận phân tán để thiết kế một SoC tốt hơn.

Thiết kế chip bằng AI sẽ là một bước đột phá

Giới chuyên gia đánh giá cao nghiên cứu của Google. Họ cũng coi đây là “thành tựu quan trọng” của ngành công nghiệp bán dẫn. Bên cạnh đó, nó cũng ngăn chặn sự kết thúc của Định luật Moore. Đây là một tiên đề về thiết kế chip từ những năm 1970. Định luật nói rằng số lượng bóng bán dẫn trên chip tăng gấp đôi sau mỗi hai năm.

Theo một bài xã luận trên Nature, AI sẽ không nhất thiết phải giải quyết những thách thức vật lý. Khi ép ngày càng nhiều bóng bán dẫn vào chip càng tốt. Nhưng nó có thể giúp tìm ra các con đường khác để tăng hiệu suất chip với cùng tốc độ và kích thước.

Nhiệm vụ cụ thể mà thuật toán AI của Google giải quyết được cái gọi là “quy hoạch mặt bằng” (Floorplanning). Thông thường, các nhà thiết kế sẽ dùng máy tính. Họ sẽ tìm ra cách bố trí tối ưu trên khuôn silicon cho các hệ thống con của chip, gồm CPU, GPU và lõi bộ nhớ. Chúng được kết nối với nhau bằng cách sử dụng hàng chục km dây cực nhỏ.

Theo các kỹ sư Google, việc tối ưu thiết kế Floorplanning trước đây thường cần “nhiều tháng”. Và có sự “nỗ lực cao độ” của con người. Tuy nhiên, nếu áp dụng AI và machine learning, các công đoạn sẽ “như một trò chơi”.

Khả năng của AI không hề kém các kỹ sư thiết kế

AI từng chứng minh có khả năng không kém con người, thậm chí vượt trội ở một số trò chơi như cờ vua, cờ vây… Theo các kỹ sư Google, thay vì một trò chơi, có thể dùng một khuôn wafer silicon cho AI. Các quân cờ trong trò chơi có thể thay thế bằng các thành phần như CPU, GPU. Sau đó ra nhiệm vụ cho AI là “tìm ra điều kiện chiến thắng” của mỗi yếu tố đó. “Trong cờ vua, các quân cờ là đối thủ, nhưng trong thiết kế chip thì đó là hiệu quả tính toán”. Đại diện nhóm nghiên cứu giải thích.

Đây không phải là lần đầu AI được ứng dụng để nghiên cứu sản xuất chip. Trước đó, Google cũng đã ứng dụng AI để khám phá kiến trúc chip. Các đối thủ của Google như Nvidia đang xem xét các phương pháp dùng AI nhằm tăng tốc quy trình xử lý của chip.

Tuy vậy, hầu hết các nghiên cứu trước đây vẫn chỉ ở quy mô phòng thí nghiệm. Với việc đưa nghiên cứu mới cho mục đích thương mại, các chuyên gia cho rằng Google đã bắt đầu nổ phát súng đầu tiên trong việc đưa AI-trí tuệ nhân tạo vào lĩnh vực sản xuất bán dẫn.