Google の社員は、AI はチップ設計をスピードアップし、おそらくムーアの法則を維持できると述べています。

by tobiniumu
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ムーアの法則の終焉が間近に迫っていることについて、私たちは多くの手を握っているのを見てきました。 これは、Intel の共同創設者で元 CEO の Gordon Moore による、現在の反復では、チップ上のトランジスタの数が 2 年ごとに 2 倍になることを求めているという観察です。 例として Apple の A シリーズ チップセットを使用すると、2019 年に発売された A13 Bionic が iPhone 11 シリーズ。

人工知能 (AI) は、2nm ノードの後もムーアの法則を維持できるでしょうか?

1平方ミリメートルあたり9000万個弱のトランジスタを備えた7nmプロセスノードを使用して構築されたA13 Bionicには、85億個のトランジスタが含まれています。 A14 Bionic チップセットは、 iPhone 12 シリーズと iPad Air (2020) に搭載され、1 平方ミリメートルあたり 1 億 3400 万個のトランジスタを搭載しています。 チップのトランジスタ数は 118 億です。 チップ内のトランジスタが多いほど、より強力でエネルギー効率が高くなります。

次の四半期には、世界トップのファウンドリである TSMC が 4nm チップをテストし、来年下半期に 3nm プロセス ノードの量産を開始する予定です。 TSMC と Samsung はどちらも、2024 年に大量生産される可能性のある 2nm プロセス ノードに取り組んでいます。特に 2nm プロセス ノード以降のムーアの法則の将来について懸念があります。

しかしながら、人工知能 (AI) から何らかの助けが得られるかもしれません。 チップの「フロアプラン」を作成するプロセスでの AI の使用について説明している記事では、AI を使用すると、フロアプランを作成する時間 (完了までに数か月かかる場合があります) が 1 か月未満で完了すると述べています。 AIを使った6時間。 チップ フロアプランは、コンピュータ チップのレイアウトを設計する行為です。

Google はすでに AI を使用して Tensor Processing Units の設計を支援しています

のテクニックについて書いた Google 社員 自然 アザリア・ミルホセイニとアンナ・ゴールディです。 Google は実際にこのシステムを使用して、「検索エンジン、パブリック クラウド、AlphaGo、AlphaZero、その他のプロジェクトや製品のニューラル ネットワークを加速する」ために使用される Tensor Processing Unit (TPU) のフロアプランの作成に役立てています。 この記事には、「6 時間以内に、私たちの方法は、消費電力、性能、チップ面積を含むすべての主要な指標において、人間が作成したものより優れているか同等のチップ フロアプランを自動的に生成します」と述べています。
Mirhoseini と Goldie は、記事の中で次のように書いています。「私たちの方法は、次世代の Google の人工知能アクセラレータを設計するために使用され、新しい世代ごとに何千時間もの人間の労力を節約できる可能性があります。最後に、より強力な AI が実現すると信じています。 -設計されたハードウェアは AI の進歩を促進し、2 つの分野の間に共生関係を築きます。」

ニューラル ネットワークは、時間の経過とともにチップの設計が向上し、「チップ全体で一般化することができます。つまり、経験から学習して新しいチップの配置をより良く、より速くすることができます。この論文は、「私たちの方法は、人間の専門家と同等またはそれ以上のチップ フロアプランを 6 時間以内に生成できることを示していますが、人間は現代のアクセラレータで許容できるフロアプランを作成するのに数か月かかることを示しています。 私たちの方法は、次世代の Google TPU を設計するための本番環境で使用されています。」

AI を使用して今後のチップを設計することで、プロセス ノードを 1nm 未満にまで下げるソリューションにつながることが期待されています。 現時点では、ミルホセイニとゴールディが指摘するように、「私たちの方法は、過去の経験を利用して、問題の新しいインスタンスをより適切かつ迅速に解決し、人間の設計者よりも経験豊富な人工エージェントによってチップ設計を実行できるようにします。私たちの方法Google の次世代の人工知能 (AI) アクセラレータを設計するために使用され、新しい世代ごとに何千時間もの人間の労力を節約できる可能性があります。」



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