Сотрудники Google и ученые Калифорнийского университета в Беркли (США) рассказали, что новый подход к глубокому обучению PRIME позволяет создавать архитектуру для микросхем на основе существующих чертежей. Нейросеть обучена проектировать процессоры, отличающиеся высокой производительностью и имеющие меньшие габариты, чем чипы, смоделированные традиционным методом.
По словам инженеров, созданные с помощью искусственного интеллекта чипы отличаются меньшей на 50 процентов задержкой. Время для проектирования чертежей для микросхем сокращается на 99 процентов, габариты оборудования уменьшились в 1,5 раза. Специалисты подчеркнули, что последний факт буквально шокировал исследователей, так как они не обучали PRIME оптимизации размеров процессоров.
Чтобы подтвердить эффективность созданных нейросетью чипов, специалисты протестировали процессоры в девяти приложениях, сравнив мощность оборудования с традиционными устройствами. Оказалось, что только в трех программах спроектированные PRIME чипы уступали процессорам, созданным человеком. По словам ученых, новая методика позволит изменить подход к разработке точного оборудованию.Читайте также: США снизили объем поставок оборудования для производства чипов в КНР
