Google'ın eski yapay zeka başkanı ve baş bilim insanı Jeff Dean, yapay zekanın (YZ) çip tasarımcılarının tasarım döngüsündeki tipik sınırlamaları aşmasına ve modern hesaplama ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilecek özel ürünler tasarlamasına olanak tanıyacağına inanıyor. Dean'e göre, hesaplama evrildikçe özel çipler daha da önem kazanıyor çünkü dünya genelindeki hesaplama ihtiyaçlarının büyük bir kısmı az sayıda iş yükünden kaynaklanacak.
Özel Donanım Tasarımının Temel Sınırlamalarını Yapay Zeka Aşabilir
Şu anda yapay zeka firması Discovery Loop'u yöneten Dean, Google'ın en eski çalışanlarından biriydi ve çip tasarımında pekiştirmeli öğrenme alanında araştırmalar yapmıştı. Google'dayken, Nature dergisinde yayınlanan ve çip tasarımında pekiştirmeli öğrenmenin geleneksel yöntemleri geride bıraktığını iddia eden bir araştırma makalesinin 21 ortak yazarından biriydi. Makalenin yayınlanması tartışmalı hale gelse de, Dean hala çip tasarımında yapay zekaya güvenmenin geleceğin yolu olduğuna inanıyor.
16'sında yayınlanan bir söyleşide Dean, özel donanımın gelecekteki ilerlemenin anahtarı olduğuna emin olduğunu belirtti. Özel çiplerin daha verimli sistemlere olanak tanıdığına inanıyor.
Mevcut hesaplama durumunu yorumlayan Dean, "Dünyadaki hesaplamanın büyük bir kısmını oluşturacak az sayıda iş yükümüz var" diyerek daha fazla donanım özelleşmesi çağrısında bulundu.
Ancak, Dean tartışma sırasında çip özelleştirmeyle ilgili önemli bir sorunu kabul etti: çip tasarımları tamamlandıktan sonra, gelecekteki değişikliklere karşı savunmasız kalırlar. Dean, "Özelleştirmenin sorunu, eğer gelecekte yapmak istediğiniz şey değişirse, belki iki yıl boyunca sevgiyle tasarladığınız donanım artık eskisi kadar ilgili olmayabilir" dedi.
Eski Google liderine göre bu sorunların çözümü donanım tasarımı otomasyonu. Dean, geleneksel çip tasarım sürecinde, önce bir ekip yüksek seviye spesifikasyonlara baktığını ve ardından bundan düşük seviye kayıt aktarım düzeyi (RTL) spesifikasyonları oluşturduğunu belirtti. Bu çeviri manuel yapıldığı için, başka bir geliştirici ekibi ilk ekibin çalışmalarını doğrular.
Dean'e göre, bu sorunların çözümü "pekiştirmeli öğrenme veya belki de diğer evrimsel teknikler tarafından aranabilen otomatik döngüler çalıştırmak". Ona göre, geleneksel elektronik tasarım otomasyonunu (EDA) aşmanın anahtarı hızdır, çünkü "Eğer hızlı çalıştırabilirseniz, o zaman tasarım sürecinin çok daha otomatik bir keşif döngüsüne sahip olma ve tasarım döngüsünü muazzam ölçüde sıkıştırma fırsatınız olur."
Otomasyon ve hızın tasarım sürecini nasıl etkileyebileceği konusunda Dean şunları belirtti:
Yapay zekanın, özellikle de aracılı yapay zekanın yükselişi, teknolojinin yarı iletken tasarımı için faydası hakkında tartışmalara yol açtı. Önde gelen EDA sağlayıcıları ve Çinli şirketler dahil olmak üzere firmalar aracılı yapay zekaya yönelirken, TSMC yapay zekanın gelecek nesil üretim teknolojilerini tasarlamak için uygun olmayabileceğine inanıyor.
