Getty Images
Samsung utilise intelligence artificielle pour automatiser le processus incroyablement complexe et subtil de conception d’ordinateurs de pointe frites.
Le géant sud-coréen est l’un des premiers fabricants de puces à utiliser l’IA pour créer ses puces. Samsung utilise des fonctionnalités d’IA dans un nouveau logiciel de Synopsis, une société de logiciels de conception de puces de premier plan utilisée par de nombreuses entreprises. « Ce que vous voyez ici est le premier d’une véritable conception de processeur commercial avec IA », déclare Aart de Geus, président et co-PDG de Synopsys.
D’autres, y compris Google et Nvidia, ont parlé de la conception de puces avec l’IA. Mais l’outil de Synopsys, appelé DSO.ai, peut s’avérer le plus complet car Synopsys travaille avec des dizaines d’entreprises. L’outil a le potentiel d’accélérer le développement de semi-conducteurs et de débloquer de nouvelles conceptions de puces, selon les observateurs de l’industrie.
Synopsys possède un autre atout précieux pour la fabrication de puces conçues par l’IA : des années de conception de semi-conducteurs de pointe qui peuvent être utilisées pour former un algorithme d’IA.
Un porte-parole de Samsung confirme que la société utilise le logiciel Synopsys AI pour concevoir son Exynos puces, qui sont utilisées dans les smartphones, y compris ses propres combinés de marque, ainsi que d’autres gadgets. Samsung a dévoilé son tout nouveau smartphone, un appareil pliable appelé le Galaxy Z Fold3, plus tôt cette semaine. La société n’a pas confirmé si les puces conçues par l’IA sont encore entrées en production, ni dans quels produits elles pourraient apparaître.
Dans l’ensemble de l’industrie, l’IA semble changer la façon dont les puces sont fabriquées.
UNE Document de recherche Google publié en juin décrit l’utilisation de l’IA pour organiser les composants sur le Puces tenseurs qu’il utilise pour former et exécuter des programmes d’IA dans ses centres de données. Le prochain smartphone de Google, le Pixel 6, comportera une puce personnalisée fabriquée par Samsung. Un porte-parole de Google a refusé de dire si l’IA avait aidé à concevoir la puce du smartphone.
Fabricants de puces, y compris Nvidia et IBM sont également se lancer dans la conception de puces pilotées par l’IA. D’autres fabricants de logiciels de conception de puces, y compris Cadence, un concurrent de Synopsys, sont développer également des outils d’IA pour aider à tracer les plans d’une nouvelle puce.
Mike Demler, un analyste principal du groupe Linley qui suit les logiciels de conception de puces, affirme que l’intelligence artificielle est bien adaptée pour organiser des milliards de transistors sur une puce. « Cela se prête à ces problèmes qui sont devenus extrêmement complexes », dit-il. « Cela deviendra simplement un élément standard de la boîte à outils de calcul. »
L’utilisation de l’IA a tendance à être coûteuse, explique Demler, car elle nécessite beaucoup de puissance de cloud computing pour former un algorithme puissant. Mais il s’attend à ce qu’il devienne plus accessible à mesure que le coût de calcul diminue et que les modèles deviennent plus efficaces. Il ajoute que de nombreuses tâches impliquées dans la conception de puces ne peuvent pas être automatisées, de sorte que des concepteurs experts sont toujours nécessaires.
Les microprocesseurs modernes sont incroyablement complexes et comportent de multiples composants qui doivent être combinés efficacement. L’esquisse d’une nouvelle conception de puce nécessite normalement des semaines d’efforts minutieux ainsi que des décennies d’expérience. Les meilleurs concepteurs de puces utilisent une compréhension instinctive de la façon dont les différentes décisions affecteront chaque étape du processus de conception. Cette compréhension ne peut pas être facilement écrite dans un code informatique, mais certaines des mêmes compétences peuvent être capturées en utilisant apprentissage automatique.
L’approche d’IA utilisée par Synopsys, ainsi que par Google, Nvidia et IBM, utilise une technique d’apprentissage automatique appelée apprentissage par renforcement pour élaborer la conception d’une puce. L’apprentissage par renforcement implique entraîner un algorithme pour effectuer une tâche par la récompense ou la punition, et il s’est avéré un moyen efficace de capturer un jugement humain subtil et difficile à codifier.
La méthode peut définir automatiquement les bases d’une conception, y compris le placement des composants et la façon de les connecter ensemble, en essayant différentes conceptions en simulation et en apprenant lesquelles produisent les meilleurs résultats. Cela peut accélérer le processus de conception d’une puce et permettre à un ingénieur d’expérimenter plus efficacement de nouvelles conceptions. En juin article de blog, Synopsys a déclaré qu’un fabricant nord-américain de circuits intégrés avait amélioré les performances d’une puce de 15 % à l’aide du logiciel.
Le plus célèbre, l’apprentissage par renforcement a été utilisé par DeepMind, filiale de Google, en 2016 pour développer AlphaGo, un programme capable de maîtriser suffisamment bien le jeu de société Go pour vaincre un joueur de Go de classe mondiale.
De Geus dit que son entreprise s’est rendu compte que l’apprentissage par renforcement pouvait également être utile pour la conception de puces. « Il y a un peu plus d’un an et demi, pour la première fois, nous avons pu obtenir les mêmes résultats qu’une équipe d’experts obtiendrait en plusieurs mois en quelques semaines », explique de Geus. Il présentera les détails de la technologie et de son développement à Frites chaudes, une conférence sur la technologie des semi-conducteurs, le 23 août.
Stelios Diamantidis, directeur principal des solutions d’intelligence artificielle chez Synopsys, explique que le logiciel DSO.ai peut être configuré pour hiérarchiser différents objectifs, tels que les performances ou l’efficacité énergétique.
Les semi-conducteurs, ainsi que les outils utilisés pour les fabriquer, sont devenus des atouts de plus en plus prisés. Le gouvernement américain a cherché à restreindre l’offre de technologie de fabrication de puces à la Chine, un rival clé, et certains politiciens ont a demandé que le logiciel soit ajouté à la liste des contrôles d’exportation.
L’ère émergente des puces conçues par l’IA soulève également la perspective d’utiliser simultanément l’IA pour personnaliser le logiciel afin qu’il s’exécute plus efficacement sur une puce. Cela pourrait inclure le réseau neuronal algorithmes qui s’exécutent sur des puces d’IA spécialisées et sont couramment utilisés dans l’IA moderne.
« La conception codée de logiciels et de matériel basée sur l’IA est une direction en pleine croissance », déclare Chanson Han, professeur au MIT spécialisé dans la conception de puces IA. « Nous avons vu des résultats prometteurs. »
Cette histoire est apparue à l’origine sur wired.com.
Source link
