Diseñar el chip entero de una vez
Ricursive Intelligence apuesta a que el cuello de botella de la inteligencia artificial ya no es solo el número de centros de datos, sino la velocidad a la que se pueden diseñar los chips. Las fundadoras Anna Goldie y Azalia Mirhoseini presentaron la idea en TechCrunch Disrupt, describiendo un sistema que diseña chips, aprende de cada iteración y aplica lo aprendido a la siguiente.
Goldie dijo que la demanda de cómputo podría crecer al menos 10.000 veces en cinco años. Construir 10.000 veces más centros de datos no es realista, argumentó, por lo que la industria tiene que fabricar chips que usen el ancho de banda, las obleas y la capacidad de fabricación de forma más eficiente.
Formas extrañas que funcionan
En lugar de dividir un chip en docenas de bloques más pequeños y optimizar cada uno, Ricursive optimiza el dispositivo entero. Las fundadoras dicen que esa libertad permite al software encontrar disposiciones que los ingenieros no probarían a mano. AlphaChip, el sistema que desarrollaron antes, produjo una disposición circular de componentes en forma de rosquilla que sorprendió a los ingenieros y luego superó a las disposiciones convencionales.
Dijeron que el mismo enfoque puede producir patrones ondulados y otras estructuras que planean describir más adelante. El argumento es que los diseñadores humanos aportan las ideas y las restricciones, mientras que la máquina se encarga de la colocación y el enrutamiento a una escala que ningún equipo puede igualar manualmente.
Silicio personalizado para mercados reducidos
Si un nuevo chip tarda uno o dos años en diseñarse, las empresas deben ser muy selectivas sobre cuáles fabrican. Si el tiempo de diseño baja a alrededor de una semana, los chips personalizados se vuelven asequibles para mercados más pequeños: hardware espacial, visores de realidad aumentada y virtual, y computación biológica experimental.
La empresa no ha publicado datos de referencia ni compromisos de clientes, y todavía no es posible verificar sus afirmaciones de forma independiente. La industria en general avanza en la misma dirección. Los fabricantes de chips y los proveedores de la nube ya utilizan el aprendizaje automático para colocar componentes y ajustar la fabricación, y varias herramientas de diseño ya incluyen asistentes de IA.
Lo que queda por resolver es si los chips diseñados por IA pueden fabricarse con alto rendimiento en nodos de proceso avanzados, donde la física y la litografía limitan cuán creativa puede ser una disposición. Por ahora, la propuesta es sencilla: menos desperdicio por oblea, menos energía por operación y ciclos de diseño lo bastante cortos como para que los chips especializados tengan sentido financiero.
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