KI optimiert Chipdesigns – und künftige KIs
Eine künstliche Intelligenz platziert Chip-Komponenten besser und schneller als erfahrene Designer. Die Zeit für das sogenannte Floorplanning schrumpft.
Mikrochips auf einem Wafer: Eine KI von Google Brain könnte Chipdesigns künftig optimieren und Entwicklungszyklen stark verkürzen.
(Bild: TSMC)
Aktuelle Mikrochips umfassen nicht selten Milliarden Transistoren, zig Millionen logische Gatter und viele Tausend Speicherblöcke auf der Fläche eines Fingernagels. Leitungsverbindungen auf engstem Raum zwischen den Komponenten summieren sich zu zig Kilometern. Bisher ließ sich der Prozess des Floorplanning, also die Platzierung der wesentlichen Blöcke während des Chipentwurfs, nicht automatisieren. Jetzt hat ein Team des Deep-Learning-Projekts Google Brain unter der Leitung von Azalia Mirhoseini eine KI-Lösung vorgestellt, die diesen Schritt übernimmt.
10.000 Beispiele gelernt
Die Forscher trainierten ein Convolutional Neural Network mit 10.000 Chipdesigns sowie Bewertungen zu deren Leistungen. Als Eingabe verlangt ihre KI eine Aufzählung der zu platzierenden Funktionsblöcke wie etwa Speichersubsystem, Recheneinheit oder Steuerungslogik. Jeder dieser Blöcke besteht wiederum aus einer Vielzahl von Einzelkomponenten und erfordert die Verdrahtung mit anderen Blöcken.
Bei der Verteilung von 1000 Blöcken ergeben sich rechnerisch mehr als 102500 Konstellationen. Verschiedene Chipdesigns unterscheiden sich im Hinblick auf Energieaufnahme und Leitungslängen. Daraus folgen Unterschiede in der Rechenleistung und nicht zuletzt in der beanspruchten Chipfläche. So erklärt sich, dass Chipdesigner bis heute ausgehend von einem anfangs gewählten Grundaufbau iterativ nach Verbesserungen suchen, wobei der Prozess des Floorplanning in der Regel einige Wochen in Anspruch nimmt. In Versuchen konnte die Google-Brain-KI zumeist in weniger als sechs Stunden eine Lösung finden, die zumindest gleichwertig, meistens aber besser funktioniert als das Arbeitsergebnis menschlicher Fachleute.
Letztlich dient die neue KI bereits dazu, künstliche Intelligenzen der Zukunft zu verbessern. Intern hat Google die Technik bereits eingesetzt, um die Chipdesigns für seine Tensor Processing Units zur Beschleunigung von KI-Anwendungen zu verbessern.
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(agr)
