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Cosas Tecnológicas

Samsung tiene su propio chip de diseño de inteligencia artificial.Pronto, otros lo harán

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Samsung está utilizando inteligencia artificial para automatizar el loco y complejo y sutil proceso de diseñar chips informáticos de última generación.

El gigante surcoreano fue uno de los primeros fabricantes de chips en utilizar inteligencia artificial para fabricar chips. Samsung está utilizando capacidades de inteligencia artificial en el nuevo software de Synopsys, Synopsys es la empresa líder en software de diseño de chips utilizada por muchas empresas. El presidente y codirector ejecutivo de Synopsys, Aart de Geus, dijo: “Lo que ven aquí es el primer diseño real de procesador comercial de inteligencia artificial”.

Otros, incluidos Google y Nvidia, están hablando de usar inteligencia artificial para diseñar chips. Pero la herramienta DSO.ai de Synopsys puede resultar la de mayor alcance porque Synopsys trabaja con docenas de empresas. Según los observadores de la industria, la herramienta tiene el potencial de acelerar el desarrollo de semiconductores y desbloquear nuevos diseños de chips.

Synopsys tiene otro activo valioso para fabricar chips de diseño de IA: diseños de semiconductores de vanguardia que se pueden utilizar para entrenar algoritmos de IA durante muchos años.

Un portavoz de Samsung confirmó que la compañía está utilizando el software de inteligencia artificial Synopsys para diseñar su chip Exynos, que se utiliza en teléfonos inteligentes, incluidos sus teléfonos móviles de marca propia y otros dispositivos. Samsung lanzó su último teléfono inteligente a principios de esta semana, un dispositivo plegable llamado Galaxy Z Fold3. La compañía no confirmó si los chips diseñados por inteligencia artificial se han puesto en producción o en qué productos podrían aparecer.

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

Un artículo de investigación publicado por Google en junio describe el uso de IA para organizar componentes en el chip Tensor para entrenar y ejecutar programas de IA en su centro de datos. El próximo teléfono inteligente de Google, Pixel 6, utilizará un chip personalizado fabricado por Samsung. Un portavoz de Google se negó a decir si la inteligencia artificial ayudó a diseñar chips para teléfonos inteligentes.

Los fabricantes de chips, incluidos Nvidia e IBM, también se están involucrando en el diseño de chips impulsado por inteligencia artificial. Otros fabricantes de software de diseño de chips, incluido el competidor de Synopsys, Cadence, también están desarrollando herramientas de inteligencia artificial para ayudar a trazar el modelo de nuevos chips.

Mike Demler, analista senior del software de diseño de chips de seguimiento de Linley Group, dijo que la inteligencia artificial es muy adecuada para organizar miles de millones de transistores en un chip. “Se aplica a estos problemas que se han vuelto muy complejos”, dijo. “Se convertirá en una parte estándar del conjunto de herramientas de cálculo”.

Demler dijo que el uso de inteligencia artificial a menudo es costoso porque requiere mucha potencia de computación en la nube para entrenar algoritmos poderosos. Pero predice que será más fácil de obtener a medida que disminuya el costo de la computación y aumente la eficiencia del modelo. Añadió 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 extremadamente complejos y tienen múltiples componentes que deben combinarse de manera efectiva. Por lo general, se necesitan semanas de arduo trabajo y décadas de experiencia para delinear un nuevo diseño de chip. Los mejores diseñadores de chips tienen una comprensión instintiva de cómo las diferentes decisiones afectarán cada paso del proceso de diseño. Esta comprensión no se puede escribir fácilmente en un código de computadora, pero el aprendizaje automático se puede utilizar para capturar algunas de las mismas habilidades.

Synopsys y los métodos de inteligencia artificial utilizados por Google, Nvidia e IBM utilizan una técnica de aprendizaje automático llamada aprendizaje por refuerzo para diseñar chips. El aprendizaje por refuerzo implica el entrenamiento de algoritmos para realizar tareas a través de recompensas o penalizaciones, y ha demostrado ser un método eficaz para capturar juicios humanos sutiles y difíciles de codificar.

Este método puede formular automáticamente los conceptos básicos del diseño, incluida la ubicación de los componentes y cómo conectarlos entre sí, probando diferentes diseños en simulación y aprendiendo cuáles producen los mejores resultados. Esto puede acelerar el proceso de diseño de chips y permitir a los ingenieros experimentar con diseños novedosos de manera más eficaz. Synopsys dijo en una publicación de blog en junio que un fabricante de circuitos integrados de América del Norte utilizó el software para aumentar el rendimiento del chip en un 15%.

El más famoso es que DeepMind, una subsidiaria de Google, utilizó el aprendizaje por refuerzo para desarrollar AlphaGo en 2016. Este programa puede dominar los juegos de mesa lo suficientemente bien como para vencer a los jugadores de Go de clase mundial.

De Geus dijo que su empresa se da cuenta de que el aprendizaje por refuerzo también se puede utilizar para el diseño de chips. “Hace más de año y medio, por primera vez en tan solo unas semanas, pudimos obtener los mismos resultados que el equipo de expertos logró en unos meses”, dijo de Geus. Presentará detalles de la tecnología y su desarrollo en HotChips, una conferencia de tecnología de semiconductores el 23 de agosto.

Stelios Diamantidis, director senior de soluciones de inteligencia artificial en Synopsys, dijo que el software DSO.ai se puede configurar para priorizar diferentes objetivos, como el rendimiento o la eficiencia energética.

Los semiconductores y las herramientas utilizadas para fabricarlos se han convertido en activos cada vez más valiosos. El gobierno de Estados Unidos está tratando de restringir el suministro de tecnología de fabricación de chips a su principal competidor, China, y algunos políticos han pedido que el software se agregue a la lista de control de exportaciones.

La era emergente de los chips de diseño de inteligencia artificial también presenta la posibilidad de utilizar software personalizado de inteligencia artificial para que se ejecute de manera más eficiente en el chip al mismo tiempo. Esto puede incluir algoritmos de redes neuronales que se ejecutan en chips de IA dedicados y se utilizan comúnmente en la IA moderna.

“El diseño colaborativo de software y hardware impulsado por la inteligencia artificial es una dirección de rápido desarrollo”, dijo Song Han, profesor del MIT que se especializa en diseño de chips de inteligencia artificial. “Hemos visto resultados prometedores”.

Esta historia apareció originalmente en wired.com.