ГлавнаяинетГлубокое обучение Google находит критический путь в микросхемах искусственного интеллекта

Глубокое обучение Google находит критический путь в микросхемах искусственного интеллекта

Год назад ZDNet поговорил с генеральным директором Google Brain Джеффом Дином о том, как компания использует искусственный интеллект (ИИ) для внутренней разработки пользовательских чипов для ускорения своего программного обеспечения. Дин отметил, что формы глубокого обучения искусственного интеллекта в некоторых случаях могут принимать более правильные решения, чем люди, о «размещении схем» на чипе.

AI

В этом месяце Google представил миру один из своих исследовательских проектов под названием Apollo в статье «Apollo: Transferable Architecture Exploration», опубликованной на файловом сервере arXiv, и в сопроводительном посте ведущего автора Амира Язданбахша.

Apollo представляет собой интересную разработку, выходящую за рамки того, на что Дин намекал в своей официальной речи год назад на Международной конференции по твердотельным схемам.

В примере, приведенном в то время Дином, машинное обучение могло используемый для некоторых низкоуровневых проектных решений, известных как «место и маршрут». В решениях "место и маршрут" разработчики микросхем использование программное обеспечение определить расположение цепей, которые форма функции микросхемы в зависимости от плана этажа здания.

У Аполлона, напротив, программа выполняет то, что Язданбахш и его коллеги называют «архитектурными изысканиями». Архитектура микросхемы - это конструкция функциональных компонентов микросхемы, их взаимодействия и того, как разработчики программного обеспечения должны получить доступ к этим функциональные элементы.

Язданбахш и его коллеги вызов Apollo как «первая портативная инфраструктура исследования архитектуры», первая программа, которая в максимально возможной степени научилась лучше изучать потенциальные архитектуры микросхем. функция на разных чипах, тем самым передавая то, чему он научился, каждому новичку задача.

Чипы, разработанные Язданбахшем и его командой, представляют собой микросхемы искусственного интеллекта, известные как ускорители. Это тот же класс микросхем, что и графические процессоры Nvidia A100 «Ampere» и чип Cerebras Systems WSE.

Поскольку цель состоит в разработке микросхемы AI, архитектуры, которые исследует программа Apollo, являются подходящие архитектуры для операции нейронные сети. Группа определяет как вызов найти правильный комбинация из этих математических блоков, чтобы соответствовать задаче ИИ.

Источник информации: zdnet.com

Teo Ehc
Teo Ehchttps://www.secnews.gr
Будь ограниченным тиражом.
spot_img

ЖИВЫЕ НОВОСТИ