Conceber o chip inteiro de uma só vez
A Ricursive Intelligence aposta que o estrangulamento na inteligência artificial já não está apenas no número de centros de dados, mas na velocidade a que os chips podem ser concebidos. As fundadoras Anna Goldie e Azalia Mirhoseini apresentaram a ideia na TechCrunch Disrupt, descrevendo um sistema que concebe chips, aprende com cada iteração e aplica o que aprendeu à seguinte.
Goldie disse que a procura de capacidade computacional pode crescer pelo menos 10.000 vezes em cinco anos. Construir 10.000 vezes mais centros de dados não é realista, argumentou, pelo que a indústria tem de fazer chips que usem largura de banda, wafers e capacidade de fábrica de forma mais eficiente.
Formas estranhas que funcionam
Em vez de dividir um chip em dezenas de blocos mais pequenos e otimizar cada um, a Ricursive otimiza o dispositivo inteiro. As fundadoras dizem que essa liberdade permite ao software encontrar disposições que os engenheiros não tentariam à mão. O AlphaChip, o sistema que desenvolveram anteriormente, produziu uma disposição circular, em forma de donut, dos componentes, que surpreendeu os engenheiros e depois superou as disposições convencionais.
Disseram que a mesma abordagem pode produzir padrões ondulados e outras estruturas que planeiam descrever mais tarde. O argumento é que os designers humanos trazem as ideias e as restrições, enquanto a máquina trata da colocação e do encaminhamento a uma escala que nenhuma equipa consegue igualar manualmente.
Silício personalizado para mercados estreitos
Se um novo chip demora um ou dois anos a conceber, as empresas têm de ser altamente seletivas quanto aos que constroem. Se o tempo de conceção cair para cerca de uma semana, os chips personalizados tornam-se acessíveis para mercados mais pequenos: hardware espacial, auscultadores de realidade aumentada e virtual, e computação biológica experimental.
A empresa não publicou dados de referência nem compromissos de clientes, e verificações independentes das suas alegações ainda não são possíveis. A indústria em geral está a mover-se na mesma direção. Os fabricantes de chips e os fornecedores de cloud já usam aprendizagem automática para colocar componentes e afinar a produção, e várias ferramentas de design já incluem assistentes de IA.
O que permanece em aberto é se os chips concebidos por IA podem ser fabricados com elevado rendimento em nós de processo avançados, onde a física e a litografia limitam o quão criativa pode ser uma disposição. Por agora, o argumento é simples: menos desperdício por wafer, menos energia por operação e ciclos de design suficientemente curtos para que os chips especializados façam sentido financeiro.
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