Google TPU: KI-Chip berechnet seinen eigenen Nachfolger
Google verwendet den hauseigenen KI-Beschleuniger TPU unter anderem dafĂĽr, nachfolgende TPU-Generationen zu entwerfen.
Google-Rechenzentrum mit TPU-Servern
(Bild: Google)
- Florian MĂĽssig
Google hat auf der Fachkonferenz Hot Chips ein imposantes Beispiel dafĂĽr gegeben, wofĂĽr der selbst entwickelte KI-Beschleuniger TPU verwendet wird: Der Chip hilft unter anderem dabei, seine eigenen Nachfolger zu entwickeln.
Was ein bisschen nach Dystopie klingt, hat einen logischen Hintergrund: KI-Modelle lechzen beim Training nach allem, was sie an Performance bekommen können – doch die Entwicklung neuer Chips wird immer aufwändiger und langwieriger. Google hat auf der Hot Chips, die derzeit auf dem Campus der kalifornischen Standford-Universität stattfindet, die mindestens drei Jahre Entwicklungszeit in vier grobe Blöcke aufgeteilt: Konzeption (6 bis 12 Monate), Implementierung des in der Vorstufe gewählten Designs (12 Monate), Tape-Out bei Fertigungspartner (6 Monate), Anlaufen der Massenproduktion (12 Monate).
Schneller und besser
Die beiden letzten Blöcke lassen sich kaum beschleunigen und werden tendenziell eher länger: Bis aus einem leeren Wafer einer geworden ist, aus dem man fertige Die sägen kann, vergehen in modernen Prozessgrößen 3 bis 4 Monate – plus nachgelagerte Schritte wie etwa Packaging. Bei der Implementierung kann KI aber etwa bei unabdingbaren Sachen wie der Makro- oder Blockplatzierung massiv beschleunigen: Experten brauchen für das Zusammensetzen eines für die kommende Generation gedachten TPU-Blocks 6 bis 8 Mannwochen, während eine KI dieselbe Aufgabe in 24 Stunden erledigt hat.
(Bild:Â Google)
Nicht nur das: Das von der KI gewählte Layout kommt obendrein mit einer knapp 3 Prozent geringeren Leitungslänge aus. Obwohl Google zum Beweis nur stark verwaschene Bilder präsentiert hat, lässt sich klar erkennen, dass die KI ein eher rundes, organisches Layout gewählt hat, während die menschengemachte Verteilung klar symmetrisch aufgebaut ist.
Auch eine Ebene höher, nämlich bei der Zusammenstellung und Verknüpfung mehrerer Blöcke, lag die KI vorne: Von 37 Blöcke hat die KI 26 besser als ein Mensch und weitere 7 immerhin gleichwertig platziert – nur 4 waren schlechter. (mue)
