More

    Samsung tiene su propio chip diseñado por IA. Pronto, otros también lo harán

    Samsung está usando inteligencia artificial para automatizar el increíblemente complejo y sutil proceso de diseño de chips informáticos de última generación.

    El gigante surcoreano es uno de los primeros fabricantes de chips en utilizar IA para crear sus chips. Samsung está utilizando funciones de inteligencia artificial en un nuevo software de Synopsys, una empresa líder en software de diseño de chips utilizada por muchas empresas. “Lo que está viendo aquí es el primero de un diseño de procesador comercial real con IA”, dice Aart de Geus, presidente y co-director ejecutivo de Synopsys.

    Otros, incluidos Google y Nvidia, han hablado sobre el diseño de chips con IA. Pero la herramienta de Synopsys, llamada DSO.ai, puede resultar la de mayor alcance porque Synopsys trabaja con docenas de empresas. La herramienta tiene el potencial de acelerar el desarrollo de semiconductores y desbloquear nuevos diseños de chips, según los observadores de la industria.

    Synopsys tiene otro activo valioso para crear chips diseñados por IA: años de diseños de semiconductores de vanguardia que se pueden usar para entrenar un algoritmo de IA.

    Un portavoz de Samsung confirma que la compañía está utilizando el software Synopsys AI para diseñar sus chips Exynos, que se utilizan en teléfonos inteligentes, incluidos sus propios teléfonos de marca, así como otros dispositivos. Samsung presentó su teléfono inteligente más nuevo, un dispositivo plegable llamado Galaxy Z Fold3, a principios de esta semana. La compañía no confirmó si los chips diseñados por IA ya han entrado en producción o en qué productos pueden aparecer.

    En toda la industria, la IA parece estar cambiando la forma en que se fabrican los chips.

    Un artículo de investigación de Google publicado en junio describió el uso de IA para organizar los componentes en los chips Tensor que utiliza para entrenar y ejecutar programas de IA en sus centros de datos. El próximo teléfono inteligente de Google, el Pixel 6, contará con un chip personalizado fabricado por Samsung. Un portavoz de Google se negó a decir si la IA ayudó a diseñar el chip del teléfono inteligente.

    Los fabricantes de chips, incluidos Nvidia e IBM, también están incursionando en el diseño de chips impulsados ​​por IA. Otros fabricantes de software de diseño de chips, incluido Cadence, un competidor de Synopsys, también están desarrollando herramientas de inteligencia artificial para ayudar a trazar los planos de un nuevo chip.

    Mike Demler, analista senior de Linley Group que rastrea el software de diseño de chips, dice que la inteligencia artificial es adecuada para organizar miles de millones de transistores en un chip. “Se presta a estos problemas que se han vuelto enormemente complejos”, dice. «Simplemente se convertirá en una parte estándar del kit de herramientas computacionales».

    El uso de IA tiende a ser costoso, dice Demler, porque requiere mucha potencia de computación en la nube para entrenar un algoritmo poderoso. Pero espera que sea más accesible a medida que disminuya el costo de la computación y los modelos se vuelvan más eficientes. Agrega que muchas tareas involucradas en el diseño de chips no se pueden automatizar, por lo que aún se necesitan diseñadores expertos.

    Los microprocesadores modernos son increíblemente complejos y cuentan con múltiples componentes que deben combinarse de manera efectiva. Esbozar un nuevo diseño de chip normalmente requiere semanas de minucioso esfuerzo, así como décadas de experiencia. Los mejores diseñadores de chips emplean una comprensión instintiva de cómo las diferentes decisiones afectarán cada paso del proceso de diseño. Esa comprensión no se puede escribir fácilmente en un código de computadora, pero algunas de las mismas habilidades se pueden capturar mediante el aprendizaje automático.

    El enfoque de inteligencia artificial utilizado por Synopsys, así como por Google, Nvidia e IBM, utiliza una técnica de aprendizaje automático llamada aprendizaje por refuerzo para trabajar en el diseño de un chip. El aprendizaje por refuerzo implica entrenar un algoritmo para realizar una tarea a través de recompensas o castigos, y ha demostrado ser una forma eficaz de capturar el juicio humano sutil y difícil de codificar.

    El método puede elaborar automáticamente los conceptos básicos de un diseño, incluida la ubicación de los componentes y cómo conectarlos, probando diferentes diseños en simulación y aprendiendo cuáles producen los mejores resultados. Esto puede acelerar el proceso de diseño de un chip y permitir que un ingeniero experimente con diseños novedosos de manera más eficiente. En una publicación de blog de junio, Synopsys dijo que un fabricante norteamericano de circuitos integrados había mejorado el rendimiento de un chip en un 15 por ciento usando el software.

    Lo más famoso es que DeepMind, una subsidiaria de Google, utilizó el aprendizaje por refuerzo en 2016 para desarrollar AlphaGo, un programa capaz de dominar el juego de mesa Go lo suficientemente bien como para derrotar a un jugador de Go de clase mundial.

    Share this
    Tags

    Must-read

    Divididos por religiones, unidos por el chocolate

    El chocolate es felicidad, puro placer, un pedacito de cielo si se me permite decir. Es un regalo tan universal que la gente...

    Meta hizo millones en anuncios de redes de cuentas falsas

    Cuando la marca de Meta Zuckerberg fue llamado a testificar ante el Congreso en 2018, el senador Orin Hatch le preguntó cómo ganaba dinero...

    Imagina qué harías si tuvieras que salir sin maquillaje

    Bueno, la mayoría de las chicas pueden estar al borde de un ataque al corazón después de leer esta única línea escrita arriba. ...
    spot_img

    Recent articles

    More like this

    DEJA UNA RESPUESTA

    Por favor ingrese su comentario!
    Por favor ingrese su nombre aquí