Бывший главный научный сотрудник Google и экс-глава Google AI Джефф Дин уверен, что создание компьютерных чипов стоит на пороге грандиозного сдвига благодаря нейросетям. В результате размеры команд и сроки разработки сократятся в разы, пишет Wccftech.
Бывший главный научный сотрудник Google и экс-глава Google AI Джефф Дин уверен, что создание компьютерных чипов стоит на пороге грандиозного сдвига благодаря нейросетям. В результате размеры команд и сроки разработки сократятся в разы, пишет Wccftech.
Сегодня миру больше не нужны просто «универсальные» процессоры: львиную долю вычислительных мощностей на планете съедает буквально несколько специфических задач вроде обучения нейросетей. Под них выгодно строить специализированные чипы, но тут индустрия упирается в тупик: за два года, пока проектируется идеальное железо под конкретный алгоритм, сам алгоритм успевает безнадёжно устареть.
Дин, который сейчас руководит ИИ-стартапом Discovery Loop, предлагает решить эту проблему с помощью глубокой автоматизации на базе алгоритмов обучения с подкреплением. В классическом подходе цепочка выглядит громоздко: сначала одна группа инженеров вручную переводит общие чертежи в сложнейшие микросхемные спецификации, а затем вторая огромная команда месяцами проверяет за ними каждую строчку и ищет ошибки. Если же отдать этот процесс поиска и оптимизации самообучающимся ИИ-агентам, скорость работы вырастет в разы.
«Если вы сможете спроектировать новый чип силами всего десяти человек за три месяца — вместо огромной команды из 150 инженеров и двух лет работы, — рынок буквально заполнит специализированное железо. Главное, вам больше не придётся гадать и рисковать, пытаясь предсказать, какие именно вычисления понадобятся компании через два-шесть лет. Горизонт планирования сократится до каких-то трёх-шести месяцев», — объясняет Дин.
Дин уже давно хочет доверить проектирование железа ИИ. Ещё в Google он стал соавтором научной статьи для журнала Nature, где доказывал, что ИИ справляется с компоновкой элементов на чипе лучше и быстрее людей — публикация тогда наделала много шума и вызвала бурную полемику среди инженеров.
Сегодня споры разгорелись с новой силой: пока разработчики специализированного софта и китайские ИТ-гиганты активно внедряют ИИ-агентов в проектирование, чипмейкеры уровня TSMC скептически качают головой, считая, что доверить нейросетям создание микросхем следующего поколения — пока слишком большой риск.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.