Gã khổng lồ công nghệ Google cho biết trong một bài báo đăng trên tạp chí khoa học hàng đầu thế giới Nature (Mỹ) ngày 9/6 rằng, một con chip bán dẫn mà con người phải mất hàng tháng để thiết kế thì phần mềm AI mới của họ chỉ thực hiện trong vòng chưa đầy 6 giờ.
 |
| Google tuyên bố sử dụng AI thiết kế chip nhanh hơn con người. |
Google cho biết, AI đã được sử dụng để phát triển phiên bản tiếp theo của chip Tensor Processing Unit (TPU) của Google, được sử dụng để chạy các tác vụ liên quan đến AI.
Đồng trưởng bộ phận học máy của Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie cho biết: “Phương pháp của chúng tôi đã được sử dụng trong quá trình sản xuất để thiết kế TPU thế hệ tiếp theo”.
Nói cách khác, Google đang sử dụng AI để thiết kế các chip bán dẫn có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống AI tinh vi hơn nữa.
Cụ thể, phần mềm AI mới của Google có thể vẽ ra “sơ đồ mặt bằng” của chip bán dẫn. Điều này về cơ bản liên quan đến việc vẽ biểu đồ nơi các thành phần như bộ xử lý trung tâm (CPU), bộ xử lý đồ họa (GPU) và bộ nhớ được đặt trên khuôn silicon tương quan với nhau, vị trí của chúng trên các bo mạch nhỏ này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng đến mức tiêu thụ điện năng và tốc độ xử lý của chip bán dẫn.
Con người phải mất hàng tháng để thiết kế các “sơ đồ mặt bằng” này một cách tối ưu nhưng hệ thống học sâu (Deep learning) của Google, một thuật toán được sử dụng để thực hiện các tác vụ nhất định có thể giảm tối đa thời gian thiết kế.
Các hệ thống tương tự cũng có thể đánh bại con người ở các trò chơi phức tạp như cờ vây và cờ vua. Trong các tình huống này, các thuật toán được đào tạo để di chuyển các quân cờ nhằm tăng cơ hội chiến thắng.
Tuy nhiên, trong kịch bản chip bán dẫn, AI được đào tạo để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các thành phần tích hợp trong đó. Hệ thống AI được cung cấp 10.000 “sơ đồ mặt bằng” chip bán dẫn để chúng lựa chọn thực hiện một cách tối ưu nhất.
Trong khi các nhà thiết kế chip bán dẫn thường sắp xếp các thành phần theo các đường thẳng gọn gàng thì AI của Google sử dụng cách tiếp cận phân tán hơn để thiết kế chip bán dẫn của mình.
Đây không phải là lần đầu tiên một hệ thống AI học cách thực hiện một nhiệm vụ dựa trên dữ liệu con người. Trước đó chương trình máy tính cờ vây “AlphaGo” nổi tiếng của công ty trí tuệ nhân tạo DeepMind đã thực hiện một nước đi độc đáo chống lại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol vào năm 2016 khiến những người chơi cờ vây trên toàn thế giới phải kinh ngạc.
Các kỹ sư của Google đã lưu ý trong bài báo rằng, bước đột phá này có thể có ”ý nghĩa lớn” đối với lĩnh vực bán dẫn.
Bước đột phá này được ca ngợi là một “thành tựu quan trọng” sẽ giúp ích rất nhiều trong việc tăng tốc chuỗi cung ứng bán dẫn.
Tuy nhiên, tạp chí Nature cũng cho rằng, các thành tựu về công nghệ phải được chia sẻ rộng rãi để đảm bảo ‘hệ sinh thái’ của các công ty trở nên thực sự toàn cầu và ngành công nghiệp phải đảm bảo rằng các kỹ thuật tiết kiệm thời gian không làm mất đi những nhân tài trong lĩnh vực này.