Искусственный интеллект начал разрабатывать чипы самостоятельно

Единственным разумным решением становится создание ИИ-технологий для проектирования собственного аппаратного обеспечения, включая микрочипы. ИИ уже помогает в ряде областей, таких как ускорение исследований в возобновляемой энергетике и точная диагностика рака. Примером этого является использование ИИ для разработки микросхем.

Процессоры современных устройств включают миллиарды транзисторов, но требования к вычислительным мощностям постоянно растут. Например, чипы 2021 года могут содержать до 50 миллиардов транзисторов. Производство микросхем становится всё более сложным, что требует новых подходов к проектированию.

На конференции WCIT в Армении обсуждали, как ИИ помогает оптимизировать проектирование чипов. Современные микросхемы, включая специализированные чипы для нейронных сетей и трехмерные чипы, нуждаются в более точных расчетах, чем могут обеспечить традиционные методы. ИИ помогает ускорить проектирование, повысить качество и сократить количество инженеров, вовлеченных в процесс.

Ведущие компании, такие как Intel, Nvidia и AMD, используют инструменты автоматизации проектирования, такие как Synopsys EDA, с 2016 года. Эти инструменты с применением ИИ значительно ускоряют создание чипов, улучшая их функциональность и эффективность.

Ранее издание involta.media опубликовало статью о том, что стартап из США представил колыбель для взрослых.