Un'intelligenza artificiale dice a Google come progettare chip migliori

Un'intelligenza artificiale dice a Google come progettare chip migliori

Google sta usando l'intelligenza artificiale per progettare chip che accelerino l'intelligenza artificiale. Sembra un gioco di parole, ma è così. Tramite un algoritmo di apprendimento per rinforzo è possibile creare progetti più veloci ed efficienti in minor tempo.

di pubblicata il , alle 17:31 nel canale Processori
Google
 

Google ha creato un nuovo algoritmo di "reinforcement learning", ossia di "apprendimento per rinforzo", che ha imparato autonomamente a creare processori dedicati all'intelligenza artificiale (TPU, Tensor Processing Unit) più potenti e meno affamati di energia. L'algoritmo è stato in grado di migliorare la disposizione sul chip dei vari componenti e le relative interconnessioni.

La creazione di un processore, di qualsiasi tipo, non è un compito affatto facile. Il posizionamento dei vari blocchi logici e di memoria, anche noto come "chip floor planning", rappresenta un problema di progettazione molto complesso, in quanto è richiesta un'attenta configurazione di centinaia, se non migliaia, di blocchi posti su diversi strati in un'area di dimensioni limitate.

Di norma gli ingegneri lavorano anzitutto "manualmente", pensando a configurazioni per ridurre il numero di collegamenti tra i componenti in modo da migliorare l'efficienza. Dopodiché si mettono all'opera dei software che automatizzano la progettazione per simulare e verificare le prestazioni. Tale fase può richiedere fino a 30 ore per un singolo strato.

Una Tensor Processing Unit (TPU) di Google

Il tempo per progettare un chip migliore non solo è lungo, ma c'è un altro problema con cui si stanno scontrando aziende e ingegneri: di solito i chip creati dovrebbero durare da due a cinque anni, ma il rapido avanzamento degli algoritmi di apprendimento automatico sta accelerando la necessità di nuove architetture di calcolo in tempi più brevi.

Negli ultimi anni sono stati creati diversi algoritmi per ottimizzare la disposizione dei componenti, ma hanno un limite: non sono in grado di seguire più obiettivi, tra cui il consumo energetico, le prestazioni di calcolo e l'area occupata. "Riteniamo che debba essere l'intelligenza artificiale stessa a fornire i mezzi per abbreviare il ciclo di progettazione dei chip, creando una relazione simbiotica tra hardware e IA, con ciascuno che alimenta i progressi nell'altra", si legge in un paper pubblicato da Google su ArXiv.

"Abbiamo già visto che esistono algoritmi o architetture di reti neurali che... non funzionano altrettanto bene sulle generazioni di acceleratori esistenti, perché gli acceleratori sono stati progettati con le conoscenze di due anni fa, e all'epoca non esistevano queste reti neurali. Se riduciamo il ciclo di progettazione, possiamo colmare il divario".

Le ricercatrici di Google Anna Goldie e Azalia Mirhoseini hanno così scelto di seguire un nuovo approccio, l'apprendimento rinforzato. A differenza del deep learning, questi algoritmi non vengono allenati tramite un ampio insieme di dati etichettati, ma "imparano facendo", regolando i parametri nelle loro reti in base a un segnale di "ricompensa" che viene fornito loro quando hanno successo.

L'algoritmo ha quindi elaborato da centinaia a migliaia di nuovi progetti, ognuno all'interno di una frazione di secondo (in totale sono state necessarie meno di 24 ore), valutandoli usando la funzione di ricompensa. Nel tempo, l'algoritmo è così arrivato a trovare una strategia finale per disporre i componenti in modo ottimale. Analizzando i progetti creati, Google ha scoperto che molte scelte fatte dall'algoritmo erano migliori di quelle compiute dagli ingegneri umani.

La speranza della casa di Mountain View è che questo algoritmo velocizzi lo sviluppo di progetti migliori - capaci di prestazioni superiori, minori consumi e meno costosi da produrre - per accelerare la creazione di applicazioni reali sempre più evolute nel campo dell'intelligenza artificiale.

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8 Commenti
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supertigrotto28 Marzo 2020, 17:38 #1

Mi ricorda il film screamer!

Beh,con miliardi di transistor e affini è facile perdersi nei meandri di un chip,fra blocchi e affini i moderni processori sono enormi puzzle complicati.
Questo sistema può aiutare di molto la creazione di nuovi microchip,comunque il tocco finale sarà sempre dato dall'uomo.
omihalcon28 Marzo 2020, 19:56 #2
Che

Il prossimo è skynet poi ci mancano gli alieni

Link ad immagine (click per visualizzarla)
giovanni6928 Marzo 2020, 22:17 #3
E poi c'è ancora chi dice che non ci sono le macchine che progettano nuovo macchine...
Notturnia29 Marzo 2020, 03:50 #4
Finisce che il covid é il primo tentativo delle AI di farci secchi
pabloski29 Marzo 2020, 13:29 #5
Originariamente inviato da: giovanni69
E poi c'è ancora chi dice che non ci sono le macchine che progettano nuovo macchine...


Se solo non fosse necessario realizzare ogni volta un algoritmo ad hoc per farle operare in un determinato dominio

Alle macchine manca il saper imparare. Come dicevo uno dei guru dell'IA anni fa: "noi impariamo ad imparare". Ed è questo che le IA non hanno.
giovanni6929 Marzo 2020, 19:39 #6
Originariamente inviato da: pabloski
Se solo non fosse necessario realizzare ogni volta un algoritmo ad hoc per farle operare in un determinato dominio


Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che, a causa del suo mancato intervento, un essere umano riceva danno.
Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non vadano in contrasto alla Prima Legge.
Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché la salvaguardia di essa non contrasti con la Prima o con la Seconda Legge.


Fantascienza, eh?!...
pabloski30 Marzo 2020, 11:09 #7
Originariamente inviato da: giovanni69
Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che, a causa del suo mancato intervento, un essere umano riceva danno.
Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non vadano in contrasto alla Prima Legge.
Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché la salvaguardia di essa non contrasti con la Prima o con la Seconda Legge.


Fantascienza, eh?!...


Quelle leggi ci dicono una cosa fondamentale, che purtroppo tutti i guru dell'IA e i loro seguaci, non sembrano aver capito.

Ovvero che i robot non sono uomini. Il 90% delle cattiverie che commettiamo hanno come movente l'istinto. Cioe' facciamo cosi' schifo perche' siamo animali, non perche' siamo intelligenti.

E con le IA abbiamo l'occasione di eliminare tutta questa schifezza.

Addirittura la letteratura si e' spinta ad immaginare alieni super razionali che vanno in giro a distruggere tutto. Ma sarebbe esattamente il contrario. La distruzione e' figlia dell'istinto di far sopravvivere SOLO i propri geni, a scapito di tutti gli altri.

La razionalita' e' costruttiva. Osserva e modifica quanto basta. Non va oltre. Non ha interesse a farlo. Certamente, di fronte ad una specie che potrebbe minare la sopravvivenza di innumerevoli altre, la decisione e' ovvia. Ma possiamo, in tutta onesta', dire che sarebbe una decisione sbagliata?

Per usare una metafora mitologica, l'IA e l'alieno super razionale sono Ulisse. Noi siamo Alcibiade.
eureka8530 Marzo 2020, 11:49 #8
un AI per esser tale deve avere consapevolezza di sè e capacità di pensiero autonomo.

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