19 Tháng Năm, 2024

Thông tin

Thông Tin Tổng Hợp

Google rút ngắn thời gian thiết kế chip còn 6 tiếng với công nghệ AI

thiết kế chip

Từ trước đến nay, việc thiết kế ra một con chip máy tính là công việc phức tạp đòi hỏi sự tỉ mỉ và khả năng thiết kế chuyên sâu. Công việc này đòi hỏi con người phải mất đến hàng tháng trời mới có thể hoàn thành xong. Tuy nhiên mới đây, ông lớn công nghệ Google đã ứng dụng công nghệ AI và máy móc để rút ngắn thời gian thiết kế chip lại chỉ còn vỏn vẹn 6 tiếng. Việc tưởng chừng như không thể này đã được Google làm được bằng cách sử dụng kỹ thuật Deep Reinforcement Learning – RL. Cùng theo chân chúng tôi khám phá xem liệu Google đã áp dụng trí tuệ nhân tạo như thế nào đối với việc này nhé.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong thiết kế chip

“Khả năng sản xuất chip của AI có thể tương đương hoặc vượt trội con người. Nhưng chắc chắn tốc độ nhanh hơn hẳn”, Google cho biết. “Công việc mà con người phải thực hiện hàng tháng trời, AI chỉ làm trong chưa đầy 6 tiếng”.

Theo báo cáo được xuất bản trên tạp chí Nature bởi hai chuyên gia Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, Google đã áp dụng AI cho sản xuất chip lần đầu trên TPU (Tensor Processing Unit) – chip AI chuyên dụng cho các trung tâm dữ liệu, được tối ưu hóa cho tính toán AI. “Phương pháp sản xuất chip mới được sử dụng cho TPU thế hệ tiếp theo của Google”, báo cáo viết.

Các kỹ sư của Google lưu ý rằng tiến bộ mới có “ý nghĩa lớn” với ngành công nghiệp chip. Trong đó, công nghệ này cho phép các công ty khám phá nhanh hơn không gian kiến trúc có thể có cho các thiết kế sắp tới và dễ dàng tùy chỉnh chip, từ đó quá trình sản xuất cũng nhanh hơn.

con chip

Bước đột phá lớn là phương pháp AI của Google có thể được sử dụng cho thiết kế quy hoạch (floor-planning) của chip, như bài báo đã nói “Mặc dù đã có 5 thập kỷ nghiên cứu, việc lập sơ đồ chip đã thách thức tự động hóa, đòi hỏi nhiều tháng nỗ lực của các kỹ sư thiết kế vật lý để tạo ra các bố cục có thể sản xuất được.”

Thành tựu quan trọng mà Google đã làm được

Giới chuyên gia đánh giá cao nghiên cứu của Google. Và coi đây là “thành tựu quan trọng” của ngành công nghiệp bán dẫn. Bên cạnh đó, nó cũng ngăn chặn sự kết thúc của Định luật Moore. Đây là một tiên đề về thiết kế chip từ những năm 1970. Tiên đề nói rằng số lượng bóng bán dẫn trên chip tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Theo một bài xã luận trên Nature, AI sẽ không nhất thiết phải giải quyết những thách thức vật lý khi ép ngày càng nhiều bóng bán dẫn vào chip càng tốt, nhưng nó có thể giúp tìm ra các con đường khác để tăng hiệu suất chip với cùng tốc độ và kích thước.

Nhiệm vụ cụ thể mà thuật toán AI của Google giải quyết được gọi là “quy hoạch mặt bằng” (Floorplanning). Thông thường, các nhà thiết kế sẽ dùng máy tính để tìm ra cách bố trí tối ưu trên khuôn silicon cho các hệ thống con của chip. Gồm CPU, GPU và lõi bộ nhớ. Chúng được kết nối với nhau bằng cách sử dụng hàng chục km dây cực nhỏ. Quyết định vị trí đặt từng thành phần trên khuôn sẽ ảnh hưởng đến tốc độ và hiệu quả cuối cùng của chip. Với quy mô sản xuất chip và chu kỳ tính toán, những thay đổi ở mức nanomet sẽ gây ra những tác động to lớn.

Theo các kỹ sư Google, việc tối ưu thiết kế Floorplanning trước đây thường cần “nhiều tháng”. Và cũng đòi hỏi “nỗ lực cao độ” của con người. Tuy nhiên, nếu áp dụng AI và machine learning, các công đoạn sẽ “như một trò chơi”.

trí tuệ nhân tạo

AI chứng minh khả năng vượt trội

AI từng chứng minh có khả năng không kém con người. Thậm chí vượt trội ở một số trò chơi như cờ vua, cờ vây… Theo các kỹ sư Google, thay vì một trò chơi, có thể dùng một khuôn wafer silicon cho AI. Các quân cờ trong trò chơi có thể thay thế bằng các thành phần như CPU, GPU. Sau đó ra nhiệm vụ cho AI là “tìm ra điều kiện chiến thắng” của mỗi yếu tố đó. “Trong cờ vua, các quân cờ là đối thủ. Nhưng trong thiết kế chip thì đó là hiệu quả tính toán”, đại diện nhóm nghiên cứu giải thích.

Để dạy cho AI, các kỹ sư Google đã đưa vào dữ liệu gồm 10.000 sơ đồ Floorplanning có chất lượng khác nhau, một số được tạo ngẫu nhiên. Thuật toán sau đó sẽ phân tích chất lượng của các sơ đồ. Từ đó chọn ra các ưu điểm lớn nhất và tự tạo ra thiết kế riêng của nó.

Đây không phải là lần đầu AI được ứng dụng để nghiên cứu sản xuất chip. Trước đó, Google cũng đã ứng dụng AI để khám phá kiến trúc chip. Các đối thủ của Google đang xem xét phương pháp dùng AI nhằm tăng tốc quy trình xử lý chip.

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 vậy, hầu hết các nghiên cứu trước đây vẫn chỉ ở quy mô phòng thí nghiệm. Với việc đưa nghiên cứu mới cho mục đích thương mại, các chuyên gia cho rằng Google đã bắt đầu nổ phát súng đầu tiên trong việc đưa AI vào lĩnh vực sản xuất bán dẫn.