KI designt Prozessoren in Stundenschnelle
Ein Prozessordesign binnen weniger Stunden – das soll eine KI ermöglichen. Es gibt allerdings Einschränkungen.
(Bild: raigvi / Shutterstock)
Ein chinesisches Forschungsteam hat ein KI-Modell entworfen, das Prozessoren entwerfen kann. Im aktuellen Stadium funktioniert das mit simplen Mikrocontrollern auf Basis des RISC-V-Befehlssatzes RV32IA mit 32-Bit-Instruktionen. Vom Trainingsbeginn bis zu einem fertigen Entwurf benötigte das Team fünf Stunden.
Als Grundlage fürs Training dienten die Designdaten älterer Prozessoren. Auf Basis der Booleschen Funktion entwirft die KI binäre Entscheidungsdiagramme – in der eigenen Abwandlung Binary Speculation Diagrams (BSD) genannt. Übliche EDA-Tools (Electronic Design Automation) übersetzen das Ganze in einen Layout-Plan für einen Siliziumchip.
Ein Testchip verwendet einen einzelnen RISC-V-Kern mit einer Taktfrequenz von 300 MHz, vergleichbar mit dem Mikrocontroller ESP32-C3. Ein nicht benannter Chipauftragsfertiger hat den Testchip mit 65-Nanometer-Technik produziert.
Das Forschungsteam des chinesischen Institute of Computing Technology (ICT) konnte erfolgreich ein Betriebssystem mit dem Linux-Kernel 5.15 booten. Der Vergleich mit modernen x86-Prozessoren erscheint allerdings zu optimistisch – leistungsmäßig spielen diese in völlig anderen Sphären. Moderne RISC-V-CPUs, auf denen Linux läuft, verwenden den 64-Bit-Befehlssatz RV64GC.
Laut eigenen Angaben wäre es auch möglich, leistungsstärkere Prozessoren mit anderen Befehlssätzen wie x86 oder ARM automatisiert erstellen zu lassen, wenn man an die nötigen Trainingsdaten kommt.
(Bild: Institute of Computing Technology (ICT))
KI schon beim Chipdesign angekommen
Etablierte Hersteller und Zulieferer diskutieren schon lange den Einsatz von Machine Learning beim Design von CPUs und anderen Chips. Die Branchengröße Synopsys bietet bereits EDA-Tools an, die Optimierungen mithilfe von Machine Learning treffen.
Sie können Chipdesigns etwa in Richtung Effizienz, Performance oder maximale Transistordichte optimieren. Händisch ist das nur bedingt möglich, vor allem, wenn eine Firma verschiedene Varianten ausprobieren möchte.
Darüber hinaus kann KI repetitive Aufgaben im Entwurfsprozess übernehmen, etwa im Verifizierungsprozess oder beim Aufspüren von Fehlern.
(mma)
