स्टार्टअप का दांव: एआई-डिज़ाइन चिप्स कंप्यूट की कमी को कम कर सकते हैं

पूरी चिप को एक साथ डिज़ाइन करना

रिकर्सिव इंटेलिजेंस यह दांव लगा रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अड़चन अब केवल डेटा सेंटरों की संख्या नहीं, बल्कि चिप डिज़ाइन होने की गति है। संस्थापक अन्ना गोल्डी और अज़ालिया मिरहोसैनी ने टेकक्रंच डिसरप्ट में यह विचार प्रस्तुत किया, एक ऐसी प्रणाली का वर्णन करते हुए जो चिप डिज़ाइन करती है, हर पुनरावृत्ति से सीखती है और जो सीखा उसे अगली बार लागू करती है।

गोल्डी ने कहा कि कंप्यूट की मांग पांच वर्षों में कम से कम 10,000 गुना बढ़ सकती है। उन्होंने तर्क दिया कि 10,000 गुना अधिक डेटा सेंटर बनाना यथार्थवादी नहीं है, इसलिए उद्योग को ऐसी चिप्स बनानी होंगी जो बैंडविड्थ, वेफर और फैब क्षमता का अधिक कुशलता से उपयोग करें।

अजीब आकार जो काम करते हैं

चिप को दर्जनों छोटे ब्लॉकों में बांटकर हर एक को अनुकूलित करने के बजाय, रिकर्सिव पूरे उपकरण को अनुकूलित करती है। संस्थापकों का कहना है कि यह स्वतंत्रता सॉफ्टवेयर को ऐसे लेआउट खोजने देती है जिन्हें इंजीनियर हाथ से आज़माते नहीं। अल्फाचिप, जो प्रणाली उन्होंने पहले विकसित की थी, ने घटकों की एक गोल, डोनट के आकार की व्यवस्था बनाई जिसने इंजीनियरों को चौंकाया और फिर पारंपरिक लेआउट से बेहतर प्रदर्शन किया।

उन्होंने कहा कि यही दृष्टिकोण तरंग जैसे पैटर्न और अन्य संरचनाएं बना सकता है जिनका वर्णन वे बाद में करेंगे। तर्क यह है कि मानव डिज़ाइनर विचार और बाधाएं लाते हैं, जबकि मशीन ऐसे पैमाने पर स्थान और रूटिंग संभालती है जिससे कोई टीम मैन्युअल रूप से नहीं मिल सकती।

संकीर्ण बाजारों के लिए कस्टम सिलिकॉन

अगर नई चिप डिज़ाइन करने में एक या दो साल लगते हैं, तो कंपनियों को यह चुनने में अत्यधिक चयनात्मक होना पड़ता है कि कौन सी बनाएं। अगर डिज़ाइन समय लगभग एक सप्ताह तक गिर जाए, तो कस्टम चिप्स छोटे बाजारों के लिए किफायती हो जाती हैं: अंतरिक्ष हार्डवेयर, ऑगमेंटेड और वर्चुअल रियलिटी हेडसेट, और प्रयोगात्मक जैविक कंप्यूटिंग।

कंपनी ने बेंचमार्क डेटा या ग्राहक प्रतिबद्धताएं प्रकाशित नहीं की हैं, और उसके दावों की स्वतंत्र जांच अभी संभव नहीं है। व्यापक उद्योग भी इसी दिशा में बढ़ रहा है। चिप निर्माता और क्लाउड प्रदाता पहले से ही घटकों को रखने और निर्माण को ट्यून करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहे हैं, और कई डिज़ाइन टूल में अब एआई सहायक शामिल हैं।

जो खुला रहता है वह यह है कि क्या एआई-डिज़ाइन चिप्स उन्नत प्रक्रिया नोड्स में उच्च उपज पर निर्मित हो सकती हैं, जहां भौतिकी और लिथोग्राफी सीमित करते हैं कि लेआउट कितना रचनात्मक हो सकता है। फिलहाल, पिच सीधा है: प्रति वेफर कम बर्बादी, प्रति ऑपरेशन कम बिजली, और डिज़ाइन चक्र इतने छोटे कि विशेष चिप्स आर्थिक रूप से समझ में आएं।

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