27 Mart (Reuters) – Yapay zeka yaratmada kullanılan bilgisayar çiplerinin dünyanın önde gelen tasarımcısı Nvidia Corp (NVDA.O), Pazartesi günü yapay zekanın çip tasarımını iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini açıklayan yeni bir araştırma gösterdi.
Bir çip tasarlama süreci, çalışan çipler oluşturmak için transistör adı verilen on milyarlarca küçük açma-kapama anahtarının bir silikon parçası üzerine nereye yerleştirileceğine karar vermeyi içerir. Bu transistörlerin tam yerleşiminin çipin maliyeti, hızı ve güç tüketimi üzerinde büyük etkisi vardır.
Yonga tasarım mühendisleri, bu transistörlerin yerleşimini optimize etmelerine yardımcı olmak için Synopsys Inc (SNPS.O) ve Cadence Design Systems Inc (CDNS.O) gibi firmaların karmaşık tasarım yazılımlarını kullanır.
Pazartesi günü Nvidia, büyük transistör gruplarını yerleştirmenin daha iyi yollarını bulmak için yapay zeka tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanabileceğini gösteren bir makale yayınladı. Makale, Alphabet Inc’in (GOOGL.O) Google tarafından hazırlanan ve daha sonra bulguları tartışma konusu haline gelen 2021 tarihli bir makalesini iyileştirmeyi amaçlıyordu.
Nvidia araştırması, Teksas Üniversitesi araştırmacıları tarafından pekiştirmeli öğrenme adı verilen yöntemle geliştirilen mevcut bir çabayı aldı ve daha da iyi sonuçlar elde etmek için üstüne ikinci bir yapay zeka katmanı ekledi.
Nvidia baş bilimcisi Bill Dally, çalışmanın önemli olduğunu çünkü çip üretimindeki gelişmelerin yavaşladığını ve yeni nesil çip üretim teknolojisindeki transistör başına maliyetlerin artık önceki nesillere göre daha yüksek olduğunu söyledi.
Bu, Intel Corp’un (INTC.O) kurucu ortağı Gordon Moore’un çiplerin her zaman daha ucuz ve daha hızlı olacağına dair ünlü tahminine aykırı.
Dally, “Artık bu ölçeklendirmeden bir ekonomi elde etmiyorsunuz” dedi. “İlerlemeye devam etmek ve müşterilere daha fazla değer sunmak için bunu daha ucuz transistörlerden alamayız. Tasarım konusunda daha akıllı davranarak elde etmeliyiz.”
Stephen Nellis’in San Francisco’dan yaptığı haber; Kurgu Sam Holmes tarafından
Standartlarımız: Thomson Reuters Güven İlkeleri.
