Den ganzen Chip auf einmal entwerfen
Ricursive Intelligence setzt darauf, dass der Engpass der künstlichen Intelligenz nicht mehr nur in der Zahl der Rechenzentren liegt, sondern in der Geschwindigkeit, mit der Chips entworfen werden können. Die Gründerinnen Anna Goldie und Azalia Mirhoseini stellten die Idee auf der TechCrunch Disrupt vor und beschrieben ein System, das Chips entwirft, aus jeder Iteration lernt und das Gelernte auf die nächste anwendet.
Goldie sagte, die Nachfrage nach Rechenleistung könne in fünf Jahren um mindestens das 10.000-Fache wachsen. 10.000-mal mehr Rechenzentren zu bauen sei nicht realistisch, argumentierte sie, daher müsse die Branche Chips entwickeln, die Bandbreite, Wafer und Fabrikkapazität effizienter nutzen.
Ungewöhnliche Formen, die funktionieren
Statt einen Chip in Dutzende kleinere Blöcke zu unterteilen und jeden einzeln zu optimieren, optimiert Ricursive das gesamte Bauteil. Die Gründerinnen sagen, diese Freiheit erlaube der Software, Layouts zu finden, die Ingenieure von Hand nicht ausprobieren würden. AlphaChip, das zuvor von ihnen entwickelte System, erzeugte eine kreisförmige, donutförmige Anordnung von Komponenten, die Ingenieure überraschte und dann herkömmliche Layouts übertraf.
Sie sagten, derselbe Ansatz könne wellenartige Muster und andere Strukturen erzeugen, die sie später beschreiben wollen. Das Argument lautet, dass menschliche Designer die Ideen und Vorgaben liefern, während die Maschine Platzierung und Verdrahtung in einem Maßstab übernimmt, den kein Team von Hand erreichen kann.
Maßgeschneiderte Chips für Nischenmärkte
Wenn ein neuer Chip ein bis zwei Jahre Entwicklungszeit braucht, müssen Unternehmen sehr selektiv sein, welche sie bauen. Sinkt die Entwicklungszeit auf etwa eine Woche, werden maßgeschneiderte Chips für kleinere Märkte bezahlbar: Weltraumtechnik, Headsets für erweiterte und virtuelle Realität sowie experimentelles biologisches Rechnen.
Das Unternehmen hat keine Benchmark-Daten oder Kundenverpflichtungen veröffentlicht, und unabhängige Überprüfungen seiner Angaben sind noch nicht möglich. Die breitere Branche bewegt sich in dieselbe Richtung. Chiphersteller und Cloud-Anbieter setzen bereits maschinelles Lernen ein, um Komponenten zu platzieren und die Fertigung zu optimieren, und mehrere Designwerkzeuge enthalten inzwischen KI-Assistenten.
Offen bleibt, ob KI-entwickelte Chips in fortgeschrittenen Fertigungsprozessen mit hoher Ausbeute hergestellt werden können, wo Physik und Lithografie begrenzen, wie kreativ ein Layout sein kann. Vorerst ist das Versprechen einfach: weniger Ausschuss pro Wafer, weniger Energie pro Rechenoperation und Entwicklungszyklen, die kurz genug sind, damit spezialisierte Chips finanziell sinnvoll sind.
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