В условиях повального увлечения ИИ, вызванного ChatGPT, все больше и больше людей начинают видеть силу ИИ сегодня: картирование ИИ, письменные документы ИИ, кодирование ИИ, ИИ предсказывает полную структуру человеческого протеома, скорость обнаружения ИИ увеличилась на 70%. Новый алгоритм сортировки...
Теперь, когда ИИ кажется «всемогущим», многие люди задаются вопросом: «Может ли ИИ действительно заниматься проектированием, как люди?» ИИ действительно превосходен в предсказании белковых структур и генерации кодов, но в дизайне в целом область поиска для ИИ ограничена. относительно маленький.
Чтобы изучить пределы возможностей дизайна ИИ, такие учреждения, как Институт вычислительных технологий Китайской академии наук, недавно сосредоточились на разработке чипов, потому что «это мозг компьютера и одно из самых сложных устройств в мире». мир, созданный людьми».
В результате окончательные данные оказались неожиданными: Институт вычислительных технологий Китайской академии наук и другие учреждения использовали технологию искусственного интеллекта для проектирования первого в мире процессорного чипа «Просвещение № 1» без участия человека и полностью автоматически сгенерированного — весь Процесс обучения занял менее 5 часов, а проверочный тест был точным. Пол может достигать >99,999999999%!
Позвольте ИИ разработать ЦП промышленного класса без вмешательства человека
Согласно соответствующей статье «Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI» (Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI), цель этого исследования: дать машине возможность самостоятельно проектировать ЦП, чтобы исследовать границы машинного дизайна.
«Если машина сможет спроектировать ЦП промышленного класса без вмешательства человека, это не только значительно повысит эффективность проектирования, но и поднимет пределы проектирования машин до уровня, близкого к производительности человека, тем самым способствуя революции в полупроводниковой промышленности». В документе также говорится. Добавлено: «Способность проектировать машины для себя, самопроектирование, может послужить фундаментальным шагом в создании саморазвивающихся машин».
С основным направлением, то есть автоматизировать проектирование ЦП без ручного программирования, группа исследователей решила использовать технологию ИИ для автоматического создания проекта ЦП непосредственно из «ввода-вывода» (IO) без необходимости, чтобы инженеры-люди вручную предоставляли какие-либо данные. код или описание на естественном языке.
Проще говоря, традиционный дизайн ЦП требует большого количества рабочей силы, включая написание кода, разработку схемной логики, функциональную проверку и оптимизацию и так далее. Однако путем преобразования задачи автоматического проектирования ЦП в «задачу генерации схемной логики, удовлетворяющей спецификациям ввода-вывода», требуются только тестовые примеры для непосредственного создания схемной логики, отвечающей требованиям, что делает чрезвычайно трудоемким процесс традиционного процесса проектирования ЦП. И «логический дизайн», и «ссылки для проверки» были опущены.
Процесс обучения ЦП, представление схемной логики и подробный процесс обучения
Если вы хотите запустить такой автоматизированный процесс проектирования ЦП гладко, вам необходимо заранее обучить ИИ, в том числе наблюдать за рядом входов и выходов ЦП. Поэтому в статье подчеркивается, что конструкция ЦП «формируется только из внешних входных данных». вывод наблюдений, а не формально. программный код".
На основе этих входных и выходных данных исследователи создали алгоритм BSD Binary Speculation Diagram (BSD) и использовали принципы расширений на основе Монте-Карло и логических функций, чтобы значительно повысить производительность конструкций ЦП на основе ИИ, точность и эффективность.
Сопоставимо с Intel серии 486
Благодаря описанному выше пошаговому анализу был сформирован автоматизированный процесс проектирования ИИ для ЦП: всего за 5 часов было сгенерировано 4 миллиона логических элементов, и родился первый в мире полностью автоматический чип ЦП без ручного вмешательства — Qimeng No. 1. .
Схема чипа Цимэнь 1
Согласно документу, Enlightenment No. 1 основан на 32-битной архитектуре RISC-V, использует 65-нм техпроцесс, частота может достигать 300 МГц и может работать под управлением операционной системы Linux. По сообщениям СМИ, Qimeng-1 в 4000 раз больше масштаба схемы, который может быть спроектирован GPT-4 на текущем этапе.
Печатная плата с микросхемой Enlightenment 1 для оценки функциональности и производительности
Кроме того, в тесте Drystone Enlightenment 1 показал себя не только так же хорошо, как процессор Intel серии 486, созданный человеком, но и немного быстрее, чем Acorn Archimedes A3010.
Еще стоит упомянуть, что цикл проектирования этого 32-битного ЦП RISC-V, полностью разработанного с помощью ИИ, почти в 1000 раз быстрее, чем цикл человеческой команды, выполняющей аналогичную конструкцию ЦП, а точность проверочного теста может достигать> 99,999999999 %.
Однако кому-то может быть наплевать на это разработанное ИИ Просвещение 1. Ведь ЦП Intel серии 486 (Intel 80486SX) с аналогичной производительностью — это уже «старый чип», родившийся в 1991 году в прошлом веке. Но исследователи по-прежнему очень гордятся разработкой Enlightenment 1: на протяжении всего процесса проектирования автоматизации ИИ они сгенерировали алгоритм BSD и даже независимо открыли архитектуру фон Неймана (память команд программы и память данных, объединенные в компьютер- совместно разработали концептуальную структуру).
** Ожидается, что ЦП, полностью созданный искусственным интеллектом, превзойдет людей? **
Справедливости ради следует отметить, что производительность и масштаб Enlightenment No. 1, поскольку он является первым в мире чипом, автоматически генерируемым ИИ, не может сравниться с нынешним топовым центральным процессором, но, как сказано в начале статьи, сам по себе этот эксперимент не для разработка высокопроизводительных чипов, но «исследует границы проектирования машин».
Пусть ИИ создаст новый ЦП RISC-V с нуля, реальный смысл этого заключается в том, чтобы изучить, можно ли использовать ИИ для сокращения цикла проектирования и оптимизации существующей полупроводниковой промышленности в будущем.
С этой точки зрения эксперимент, проведенный Институтом вычислительной техники Китайской академии наук и другими учреждениями, позволяет сделать предварительный вывод: по сравнению с ЦП, разработанным традиционными людьми, цикл разработки Просвещения № 1 был сокращен на почти в 1000 раз, потому что трудоемкий процесс ручного программирования и проверки в традиционном потоке проектирования ЦП полностью исключен.
«Наш метод изменяет традиционный процесс проектирования ЦП и может произвести революцию в полупроводниковой промышленности». Этот метод также обнаруживает, что фон Неймановские архитектуры человеческих знаний с большей вероятностью приведут к агрессивным (или даже неизвестным) архитектурным оптимизациям в будущем, что проливает свет на создание саморазвивающейся машины, которая в конечном итоге превзойдет новейшие процессоры, разработанные людьми. ».
Другими словами, исследователи полагают, что благодаря постоянному повторению методов проектирования чипов ИИ в будущем можно ожидать, что процессоры, созданные полностью с помощью ИИ, достигнут или даже превзойдут процессоры, разработанные людьми. Так что вы думаете об этом заявлении?
Справочная ссылка:
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Всего за 5 часов китайская команда запустила «первый в мире» полностью автоматический ЦП AI с производительностью, сравнимой с Intel 486!
Организовать | Чжэн Лиюань
Листинг | CSDN (ID: CSDNnews)
В условиях повального увлечения ИИ, вызванного ChatGPT, все больше и больше людей начинают видеть силу ИИ сегодня: картирование ИИ, письменные документы ИИ, кодирование ИИ, ИИ предсказывает полную структуру человеческого протеома, скорость обнаружения ИИ увеличилась на 70%. Новый алгоритм сортировки...
Теперь, когда ИИ кажется «всемогущим», многие люди задаются вопросом: «Может ли ИИ действительно заниматься проектированием, как люди?» ИИ действительно превосходен в предсказании белковых структур и генерации кодов, но в дизайне в целом область поиска для ИИ ограничена. относительно маленький.
Чтобы изучить пределы возможностей дизайна ИИ, такие учреждения, как Институт вычислительных технологий Китайской академии наук, недавно сосредоточились на разработке чипов, потому что «это мозг компьютера и одно из самых сложных устройств в мире». мир, созданный людьми».
В результате окончательные данные оказались неожиданными: Институт вычислительных технологий Китайской академии наук и другие учреждения использовали технологию искусственного интеллекта для проектирования первого в мире процессорного чипа «Просвещение № 1» без участия человека и полностью автоматически сгенерированного — весь Процесс обучения занял менее 5 часов, а проверочный тест был точным. Пол может достигать >99,999999999%!
Позвольте ИИ разработать ЦП промышленного класса без вмешательства человека
Согласно соответствующей статье «Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI» (Pushing the Limits of Machine Design: Automated CPU Design with AI), цель этого исследования: дать машине возможность самостоятельно проектировать ЦП, чтобы исследовать границы машинного дизайна.
«Если машина сможет спроектировать ЦП промышленного класса без вмешательства человека, это не только значительно повысит эффективность проектирования, но и поднимет пределы проектирования машин до уровня, близкого к производительности человека, тем самым способствуя революции в полупроводниковой промышленности». В документе также говорится. Добавлено: «Способность проектировать машины для себя, самопроектирование, может послужить фундаментальным шагом в создании саморазвивающихся машин».
С основным направлением, то есть автоматизировать проектирование ЦП без ручного программирования, группа исследователей решила использовать технологию ИИ для автоматического создания проекта ЦП непосредственно из «ввода-вывода» (IO) без необходимости, чтобы инженеры-люди вручную предоставляли какие-либо данные. код или описание на естественном языке.
Проще говоря, традиционный дизайн ЦП требует большого количества рабочей силы, включая написание кода, разработку схемной логики, функциональную проверку и оптимизацию и так далее. Однако путем преобразования задачи автоматического проектирования ЦП в «задачу генерации схемной логики, удовлетворяющей спецификациям ввода-вывода», требуются только тестовые примеры для непосредственного создания схемной логики, отвечающей требованиям, что делает чрезвычайно трудоемким процесс традиционного процесса проектирования ЦП. И «логический дизайн», и «ссылки для проверки» были опущены.
Если вы хотите запустить такой автоматизированный процесс проектирования ЦП гладко, вам необходимо заранее обучить ИИ, в том числе наблюдать за рядом входов и выходов ЦП. Поэтому в статье подчеркивается, что конструкция ЦП «формируется только из внешних входных данных». вывод наблюдений, а не формально. программный код".
На основе этих входных и выходных данных исследователи создали алгоритм BSD Binary Speculation Diagram (BSD) и использовали принципы расширений на основе Монте-Карло и логических функций, чтобы значительно повысить производительность конструкций ЦП на основе ИИ, точность и эффективность.
Сопоставимо с Intel серии 486
Благодаря описанному выше пошаговому анализу был сформирован автоматизированный процесс проектирования ИИ для ЦП: всего за 5 часов было сгенерировано 4 миллиона логических элементов, и родился первый в мире полностью автоматический чип ЦП без ручного вмешательства — Qimeng No. 1. .
Согласно документу, Enlightenment No. 1 основан на 32-битной архитектуре RISC-V, использует 65-нм техпроцесс, частота может достигать 300 МГц и может работать под управлением операционной системы Linux. По сообщениям СМИ, Qimeng-1 в 4000 раз больше масштаба схемы, который может быть спроектирован GPT-4 на текущем этапе.
Кроме того, в тесте Drystone Enlightenment 1 показал себя не только так же хорошо, как процессор Intel серии 486, созданный человеком, но и немного быстрее, чем Acorn Archimedes A3010.
Однако кому-то может быть наплевать на это разработанное ИИ Просвещение 1. Ведь ЦП Intel серии 486 (Intel 80486SX) с аналогичной производительностью — это уже «старый чип», родившийся в 1991 году в прошлом веке. Но исследователи по-прежнему очень гордятся разработкой Enlightenment 1: на протяжении всего процесса проектирования автоматизации ИИ они сгенерировали алгоритм BSD и даже независимо открыли архитектуру фон Неймана (память команд программы и память данных, объединенные в компьютер- совместно разработали концептуальную структуру).
** Ожидается, что ЦП, полностью созданный искусственным интеллектом, превзойдет людей? **
Справедливости ради следует отметить, что производительность и масштаб Enlightenment No. 1, поскольку он является первым в мире чипом, автоматически генерируемым ИИ, не может сравниться с нынешним топовым центральным процессором, но, как сказано в начале статьи, сам по себе этот эксперимент не для разработка высокопроизводительных чипов, но «исследует границы проектирования машин».
Пусть ИИ создаст новый ЦП RISC-V с нуля, реальный смысл этого заключается в том, чтобы изучить, можно ли использовать ИИ для сокращения цикла проектирования и оптимизации существующей полупроводниковой промышленности в будущем.
С этой точки зрения эксперимент, проведенный Институтом вычислительной техники Китайской академии наук и другими учреждениями, позволяет сделать предварительный вывод: по сравнению с ЦП, разработанным традиционными людьми, цикл разработки Просвещения № 1 был сокращен на почти в 1000 раз, потому что трудоемкий процесс ручного программирования и проверки в традиционном потоке проектирования ЦП полностью исключен.
«Наш метод изменяет традиционный процесс проектирования ЦП и может произвести революцию в полупроводниковой промышленности». Этот метод также обнаруживает, что фон Неймановские архитектуры человеческих знаний с большей вероятностью приведут к агрессивным (или даже неизвестным) архитектурным оптимизациям в будущем, что проливает свет на создание саморазвивающейся машины, которая в конечном итоге превзойдет новейшие процессоры, разработанные людьми. ».
Другими словами, исследователи полагают, что благодаря постоянному повторению методов проектирования чипов ИИ в будущем можно ожидать, что процессоры, созданные полностью с помощью ИИ, достигнут или даже превзойдут процессоры, разработанные людьми. Так что вы думаете об этом заявлении?
Справочная ссылка: