Concevoir la puce entière d'un seul coup
Ricursive Intelligence parie que le goulot d'étranglement de l'intelligence artificielle ne réside plus seulement dans le nombre de centres de données, mais dans la vitesse à laquelle les puces peuvent être conçues. Les fondatrices Anna Goldie et Azalia Mirhoseini ont présenté cette idée à TechCrunch Disrupt, décrivant un système qui conçoit des puces, apprend de chaque itération et applique ce qu'il a appris à la suivante.
Goldie a déclaré que la demande de calcul pourrait croître d'au moins 10 000 fois en cinq ans. Construire 10 000 fois plus de centres de données n'est pas réaliste, a-t-elle soutenu, l'industrie doit donc fabriquer des puces qui utilisent plus efficacement la bande passante, les wafers et la capacité des usines.
Des formes étranges qui fonctionnent
Au lieu de diviser une puce en dizaines de petits blocs et d'optimiser chacun d'eux, Ricursive optimise l'ensemble du dispositif. Les fondatrices affirment que cette liberté permet au logiciel de trouver des agencements que les ingénieurs n'essaieraient pas à la main. AlphaChip, le système qu'elles ont développé auparavant, a produit un arrangement circulaire en forme de donut des composants qui a surpris les ingénieurs, puis surpassé les agencements conventionnels.
Elles ont indiqué que la même approche peut produire des motifs ondulatoires et d'autres structures qu'elles prévoient de décrire plus tard. L'argument est que les concepteurs humains apportent les idées et les contraintes, tandis que la machine gère le placement et le routage à une échelle qu'aucune équipe ne peut égaler manuellement.
Du silicium sur mesure pour des marchés de niche
Si une nouvelle puce prend un an ou deux à concevoir, les entreprises doivent être très sélectives quant à celles qu'elles fabriquent. Si le temps de conception tombe à environ une semaine, les puces sur mesure deviennent abordables pour des marchés plus petits : le matériel spatial, les casques de réalité augmentée et virtuelle, et l'informatique biologique expérimentale.
L'entreprise n'a pas publié de données de référence ni d'engagements clients, et des vérifications indépendantes de ses affirmations ne sont pas encore possibles. L'ensemble du secteur va dans la même direction. Les fabricants de puces et les fournisseurs de cloud utilisent déjà l'apprentissage automatique pour placer les composants et régler la fabrication, et plusieurs outils de conception intègrent désormais des assistants IA.
La question reste ouverte de savoir si les puces conçues par IA peuvent être fabriquées avec un rendement élevé sur les nœuds de procédé avancés, où la physique et la lithographie limitent la créativité d'un agencement. Pour l'instant, l'argument est simple : moins de gaspillage par wafer, moins d'énergie par opération, et des cycles de conception assez courts pour que les puces spécialisées soient financièrement viables.
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