Projektowanie całego chipu naraz
Ricursive Intelligence stawia na to, że wąskim gardłem sztucznej inteligencji nie jest już tylko liczba centrów danych, lecz tempo, w jakim można projektować chipy. Założycielki Anna Goldie i Azalia Mirhoseini przedstawiły ten pomysł na TechCrunch Disrupt, opisując system, który projektuje chipy, uczy się z każdej iteracji i wykorzystuje zdobytą wiedzę w kolejnej.
Goldie powiedziała, że popyt na moc obliczeniową może wzrosnąć co najmniej 10 000-krotnie w ciągu pięciu lat. Budowa 10 000 razy większej liczby centrów danych nie jest realistyczna — argumentowała — więc branża musi tworzyć chipy, które efektywniej wykorzystują przepustowość, płytki krzemowe i moce produkcyjne fabryk.
Dziwne kształty, które działają
Zamiast dzielić chip na dziesiątki mniejszych bloków i optymalizować każdy z osobna, Ricursive optymalizuje całe urządzenie. Założycielki twierdzą, że ta swoboda pozwala oprogramowaniu znajdować układy, których inżynierowie nie próbowaliby ręcznie. AlphaChip, opracowany przez nie wcześniej system, stworzył okrągły, pierścieniowy układ komponentów, który zaskoczył inżynierów, a następnie przewyższył konwencjonalne układy.
Powiedziały, że to samo podejście może tworzyć wzory przypominające fale i inne struktury, które planują opisać później. Argument jest taki, że ludzcy projektanci wnoszą pomysły i ograniczenia, a maszyna zajmuje się rozmieszczeniem i trasowaniem w skali, której żaden zespół nie jest w stanie dorównać ręcznie.
Krzem na zamówienie dla niszowych rynków
Jeśli zaprojektowanie nowego chipu zajmuje rok lub dwa, firmy muszą być bardzo wybiórcze co do tego, które budują. Jeśli czas projektowania spadnie do około tygodnia, chipy na zamówienie staną się dostępne cenowo dla mniejszych rynków: sprzętu kosmicznego, zestawów rozszerzonej i wirtualnej rzeczywistości oraz eksperymentalnych komputerów biologicznych.
Firma nie opublikowała danych porównawczych ani zobowiązań klientów, a niezależna weryfikacja jej twierdzeń nie jest jeszcze możliwa. Cała branża zmierza w tym samym kierunku. Producenci chipów i dostawcy usług chmurowych już wykorzystują uczenie maszynowe do rozmieszczania komponentów i dostrajania produkcji, a kilka narzędzi projektowych zawiera obecnie asystentów AI.
Otwarte pozostaje pytanie, czy chipy projektowane przez AI można produkować z wysoką wydajnością w zaawansowanych węzłach technologicznych, gdzie fizyka i litografia ograniczają kreatywność układu. Na razie propozycja jest prosta: mniej odpadów na płytkę, mniej energii na operację i cykle projektowe wystarczająco krótkie, by wyspecjalizowane chipy miały sens finansowy.
---Niezawodny ferrofluidowy próżniowy obrotowy przepustnik do produkcji półprzewodników
W produkcji półprzewodników utrzymanie integralności ultra wysokiej próżni podczas ruchu obrotowego jest krytyczne — od wzrostu monokryształów krzemu i CVD po rozpylanie i trawienie plazmowe. Ferrofluid Vacuum Rotary Shaft Feedthrough od FerrofluidTec dostarcza hermetycznie uszczelnione obrotowe przepustniki o współczynniku wycieku tak niskim jak 10⁻¹² Pa·m³·s⁻¹, stopniu próżni do 10⁻⁶ Pa i konfigurowalnych średnicach wału od 10mm do 100mm. Wykonane z niemagnetycznych obudów ze stali nierdzewnej i wałów ze stali nierdzewnej o przenikalności magnetycznej, te przepustniki zapewniają niezawodne, bezobsługowe uszczelnienie dla wymagających środowisk próżniowych. Odwiedź www.ferrofluidtec.com, aby dowiedzieć się więcej.