Google dice que su IA ya diseña chips de aprendizaje automático más rápido que los humanos

Qué los humanos tardan meses, la inteligencia artificial de Google lo hace en seis horas. Es la afirmación que hace Google sobre su IA capaz de diseñar chips de aprendizaje automático «comparables o superiores» a los fabricados por humanos. Después de años de experimentación, veremos el primer producto comercial en este sentido en breve: los próximos chips de TPU de Google han sido diseñados por una IA.


Ese google utiliza su IA para diseñar chips optimizados para IA no es ningún secreto. Sin embargo, ahora parece que los experimentos se han detenido y aplicado a productos reales. También han aprovechado para publicar un estudio en Nature donde explican el desarrollo.

La gran ventaja lo que parece aportar la IA al diseñar chips es la velocidad. Según Google, el gran ahorro de tiempo que implica el uso del algoritmo para diseñar en lugar de humanos puede tener importantes implicaciones para la industria. En principio, debería permitir acelerar las iteraciones de diseño para los próximos chips, así como diseñar rápidamente chips para usos específicos para los que están optimizados.

Optimización del espacio de un chip

Donde la IA parece tener mayor impacto es en planificar la colocación de elementos en el chip. Este proceso es esencialmente el que se elige en qué lugar de la superficie del chip va cada elemento (CPU, GPU, memoria …). Es fundamental, ya que afecta directamente a la velocidad y eficiencia del chip en función de lo lejos que se encuentre cada elemento de los demás.

Si bien para los humanos esto es un problema de meses de esfuerzo, una inteligencia artificial lo toma como un juego. Interpreta cada elemento del chip como una pieza de un juego y busca colocarlo en el lugar donde ofrece la mayor eficiencia, siempre teniendo en cuenta todas las demás piezas y otros múltiples factores. Después de unas horas, ofrece la posición donde se ofrece la mayor eficiencia computacional del conjunto de elementos en el límite dado.

Cinco expertos en inteligencia artificial comparten su uso y algoritmo favoritos

Para entrenar la IA, Google dice que le proporcionó los datos de 10,000 diseños de chips de mayor y menor calidad. Cada chip se etiquetó según su calidad y teniendo en cuenta valores como la longitud del cableado necesario o el uso de energía. De esta forma, la IA aprendió qué diseños son buenos y cuáles no, y luego generó los suyos propios.

Vía | CNBC
Más información | Naturaleza

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