구글 DeepMind, AlphaChip 공개하여 연구자들이 맞춤형 칩 설계로 AI를 훈련할 수 있도록 한다
- 구글 딥마인드가 AI 시스템 AlphaChip에 대한 자세한 정보를 공개함.
- AlphaChip은 컴퓨터 칩 개발을 가속화하고 개선함.
- AlphaChip이 설계한 칩 레이아웃은 구글의 AI 가속기에서 이미 사용 중임.
- 2021년 Nature 연구의 후속으로 AlphaChip의 추가 정보를 공유함.
- AlphaChip은 강화 학습을 사용하여 최적화된 칩 레이아웃을 빠르게 생성함.
- AlphaChip은 구글의 TPU AI 가속기의 최근 세대 칩 레이아웃 설계에 사용됨.
- AlphaChip의 성능이 지속적으로 개선됨: 5세대 TPU v5e에서는 10개의 블록을 배치하고 배선 길이를 3.2% 줄임. 현재 6세대 Trillium에서는 25개의 블록을 배치하고 6.2% 줄임.
- AlphaChip은 AlphaGo와 AlphaZero와 유사한 접근 방식을 사용하여 칩 레이아웃을 게임처럼 다룸.
- 미디어텍을 포함한 다른 회사들도 이 접근 방식을 사용하여 고급 칩을 개발함.
- AlphaChip은 오픈 소스로 제공됨.
- 구글 딥마인드는 칩 설계 주기 전체를 최적화할 수 있는 더 많은 가능성을 보고 있음.
- Nature 후속 연구를 발표하면서 AlphaChip에 대한 오픈 소스 리소스를 제공함.
- 연구자들은 시스템을 다양한 칩 블록에 대해 미리 학습시키고 새로운 블록에 적용할 수 있음.
- GitHub에 튜토리얼과 사전 학습된 모델 제공.
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