Theo Tom's Hardware, thiết kế chip được xem là giai đoạn tốn nhiều thời gian và công sức nhất trong quá trình phát triển các thành phần bán dẫn. Mặc dù Synopsys đã áp dụng AI để giải quyết vấn đề này, nhưng sản phẩm của họ có chi phí cao, vì vậy Google quyết định "phổ thông hóa" bằng AlphaChip nhằm giúp nhiều công ty có thể tiếp cận hơn.
AlphaChip hứa hẹn mang lại nhiều đột phá trong ngành công nghiệp bán dẫn
ẢNH: GOOGLE
Google cho biết, việc tạo ra sơ đồ cho một chip phức tạp như GPU hiện mất khoảng 2 năm nếu do con người thực hiện. Ngay cả khi quy trình với các chip phức tạp có thể hoàn thành trong vài tháng thì chi phí lên đến hàng triệu USD do sự tham gia của nhiều chuyên gia. Ngược lại, AlphaChip có thể hoàn thành công việc trong vài giờ, đồng thời mang lại kết quả tối ưu về hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.
AlphaChip hoạt động dựa trên mô hình học tăng cường, trong đó AI thực hiện các thao tác trong một môi trường đã được xác định, giúp kiểm tra kết quả và rút kinh nghiệm để cải thiện quy trình trong tương lai. Theo mô tả của Google, AI sẽ coi thiết kế sơ đồ chip như một trò chơi, với mỗi thành phần mạch được đặt trên bảng trong từng lượt. Mạng lưới thần kinh giúp xây dựng mối quan hệ giữa các thành phần, từ đó nâng cao chất lượng thiết kế.
Trong thực tế, Google đã sử dụng AlphaChip trong việc phát triển bộ tăng tốc TPU AI từ năm 2020 nhằm phục vụ các mô hình AI và dịch vụ đám mây quy mô lớn. Điều này đã giúp cải thiện thiết kế của từng thế hệ TPU, bao gồm cả Trillium mới nhất, giảm thời gian phát triển và nâng cao hiệu suất. Tuy nhiên, cả Google và MediaTek đều sử dụng hệ thống này cho một số khối giới hạn và phần lớn công việc vẫn do con người thực hiện.
Một hàng siêu máy tính trong trung tâm dữ liệu của Google
ẢNH: DEEPMIND
Ngoài TPU, AlphaChip cũng được áp dụng trong thiết kế chip di động 5G của MediaTek Dimensity, hiện được sử dụng rộng rãi trong các smartphone. Google cho biết hệ thống này đã được đào tạo trên nhiều loại chip, cho phép tạo ra các bố cục ngày càng hiệu quả theo thời gian. Con người học rất nhanh, nhưng AI thậm chí học còn nhanh hơn nữa.
Thành công của AlphaChip đã khuyến khích Google mở rộng ứng dụng AI trong các giai đoạn khác nhau của thiết kế chip, từ tổng hợp logic đến tối ưu hóa thời gian. Công ty tin rằng trong tương lai, AlphaChip có thể được sử dụng trong toàn bộ chu trình phát triển chip, từ thiết kế kiến trúc đến sản xuất, giúp tăng tốc độ, giảm kích thước và rẻ hơn. Sự phát triển của AlphaChip tiếp tục hứa hẹn mang lại nhiều đột phá trong ngành công nghiệp bán dẫn.
Bình luận (0)