Ce qui prend des mois aux humains à faire, l’intelligence artificielle de Google le fait en six heures. C’est ce que prétend Google à propos de son IA capable de concevoir des puces d’apprentissage automatique « comparables ou supérieures » à celles fabriquées par les humains. Après des années d’expériences, nous verrons bientôt le premier produit commercial à cet égard : les prochaines puces TPU de Google ont été conçues par une IA.
Que Google utilise son IA pour concevoir des puces optimisées pour l’IA n’est pas un secret. Cependant, il semble maintenant qu’ils ont cessé d’expérimenter et l’ont appliqué à de vrais produits. Ils en ont également profité pour publier dans Nature une étude expliquant le développement.
Le grand avantage que l’IA semble apporter à la conception de puces est la vitesse. Selon Google, les gains de temps considérables qu’implique l’utilisation de l’algorithme pour concevoir à la place des humains pourraient avoir des implications importantes pour l’industrie. En principe, il devrait permettre d’accélérer les itérations de conception des puces à venir et de concevoir rapidement des puces pour des usages spécifiques pour lesquels elles sont optimisées.
Là où l’IA semble le plus susceptible d’avoir un impact, c’est dans la planification du placement des éléments sur la puce. Ce processus consiste essentiellement à choisir où sur la surface de la puce chaque élément (CPU, GPU, mémoire…) va. Ceci est essentiel, car cela affecte directement la vitesse et l’efficacité de la puce en fonction de la distance entre chaque élément et les autres.
Bien qu’il s’agisse d’un problème de mois d’efforts pour les humains, l’intelligence artificielle le prend comme un jeu. Il interprète chaque élément de la puce comme une pièce de jeu et cherche à le placer à l’emplacement le plus efficace, en tenant toujours compte de toutes les autres pièces et de multiples autres facteurs. Après quelques heures, il offre la position la plus efficace en termes de calcul de l’ensemble d’éléments dans la limite donnée.
Pour former l’IA, Google dit lui avoir fourni des données provenant de 10 000 conceptions de puces de qualité supérieure et inférieure. Chaque puce a été étiquetée en fonction de sa qualité et en tenant compte de valeurs telles que la longueur de câblage requise ou la consommation d’énergie. De cette façon, l’IA a appris quelles conceptions sont bonnes et lesquelles ne le sont pas, puis a généré les leurs.
