Ricursive Intelligence делает ставку на чипы, спроектированные ИИ

На конференции TechCrunch Disrupt основательницы стартапа Ricursive Intelligence Анна Голди и Азалия Мирхосейни рассказали, как собираются бороться с дефицитом вычислительных мощностей. Их идея — поручить проектирование микросхем искусственному интеллекту, который учится на каждой итерации и делает следующий вариант лучше предыдущего.

Зачем это нужно

По словам Голди, в ближайшие пять лет спрос на вычисления вырастет как минимум в 10 000 раз, и эта оценка может оказаться ещё и консервативной. Строить в 10 000 раз больше дата-центров никто не хочет, поэтому ставка делается на эффективность: чипы должны рациональнее использовать пропускную способность, кремниевые пластины и производственные мощности. «Даже если мы построим дата-центры в космосе, вы ведь больше не увидите солнца», — пошутила она.

Человек придумывает, ИИ исполняет

Мысль о том, что ИИ сам проектирует себе чипы, кого-то может пугать, но Голди смотрит на это иначе: освободившись от рутины проектирования, люди смогут сосредоточиться на идеях и приложениях. По её мнению, повсеместно складывается схема, где человек приносит творческие замыслы, а исполнение берёт на себя ИИ — так уже происходит и в разработке ПО, и теперь в проектировании микросхем.

Необычные компоновки

ИИ, утверждают основательницы, бросает вызов традиционным методам, находя нестандартные схемы размещения, которые превосходят привычные. Ранее они создали систему AlphaChip, предложившую круглую, «похожую на пончик» компоновку компонентов — инженеров она поначалу удивила, но в итоге оказалась удачной. В Ricursive оптимизируют чип целиком, а не разбивают его, как принято, на десятки отдельных блоков. Такой подход позволяет получать замысловатые узоры, в том числе волнообразные; подробностями команда обещает поделиться позже.

Дешёвые и быстрые чипы на заказ

Главная выгода, по мнению Голди, в скорости. Когда проектирование нового чипа занимает от полугода до двух лет, приходится крайне избирательно подходить к тому, что вообще разрабатывать. Но если чип можно спроектировать за неделю, становится экономически оправданным выпускать специализированные решения под самые разные задачи — космос, дополненную и виртуальную реальность, биологические вычисления — и делать их более энергоэффективными.

Источник: TechCrunch