Bir grup Çinli bilim insanı, yayınlanan (PDF) “Makine Tasarımının Sınırlarını Zorlamak: Yapay Zeka ile Otomatik CPU Tasarımı” başlıklı bir makale. Makale, araştırmacıların 5 saatin altında yeni bir endüstriyel ölçekli RISC-V CPU tasarlama çalışmalarını detaylandırıyor. Yapay zeka ile otomatikleştirilen bu başarının, bir insan ekibinin karşılaştırılabilir bir CPU tasarımını bitirebileceğinden yaklaşık 1000 kat daha hızlı olduğu iddia ediliyor. Bununla birlikte, bazıları, ortaya çıkan AI tasarımlı CPU’nun bir i486 ile yaklaşık olarak eşit performans göstermesiyle dalga geçebilir.
Çinli araştırma ekibinin amacı, makinelerin insanlar gibi çipler tasarlayıp tasarlayamayacakları sorusuna cevap bulmaktı. Ekip, daha önceki AI yapımı tasarımların nispeten küçük veya kapsam olarak sınırlı olduğunu düşünüyor. Bu nedenle, yapay zeka tasarımının sınırlarını test etmek için araştırmacılar, bir yapay zekayı otomatik olarak bir RISC-V CPU tasarlamaya çalışacaklarını düşündüler.
Bunun gibi projeler genellikle bir makine öğrenimi dönemiyle başlar. Eğitim, bir dizi CPU giriş ve çıkışını gözlemlemekten oluşuyordu. Bilim adamları, bu G/Ç’den bir İkili Spekülasyon Şeması (BSD) oluşturdular ve yapay zeka tabanlı CPU tasarımının doğruluğunu ve verimliliğini geliştirmek için Monte Carlo tabanlı genişletme ve Boolean işlevlerinin ilkelerinden yararlandılar. Bilim adamları, CPU tasarımının “resmi program kodu yerine yalnızca harici girdi-çıktı gözlemlerinden” oluşturulduğunu açıklıyor. Ayrıca %99,99999999999 gibi etkileyici bir doğruluğa sahipti.
Yukarıda özetlenen süreç kullanılarak, bir CPU’nun otomatik bir yapay zeka tasarımı oluşturuldu. Bantlanmış RISC-V32IA komut seti CPU’su 65nm’de üretildi ve 300 MHz’e kadar çalışabiliyordu. Linux (çekirdek 5.15) işletim sistemini ve SPEC CINT 2000’i yapay zeka tarafından üretilen CPU üzerinde çalıştırmak, işlevselliğini doğruladı. Drystone kıyaslamalarında, yapay zeka tarafından üretilen CPU, bir i486 ile eşit performans gösterdi. İlginç bir şekilde, aynı testte bir Acorn Archimedes A3010’dan biraz daha hızlı görünüyor.
Bazıları AI tarafından üretilen CPU’nun performansından etkilenmemiş olsa da, bilim adamları ayrıca ürettikleri BSD’nin ” von Neumann mimarisi sıfırdan.”
Yapay zeka kullanarak sıfırdan yeni bir RISC-V CPU oluşturmak, yalnızca akademik ilgi alanı veya sıfırdan yeni CPU’lar yapmak için potansiyel kullanım değildir. Araştırmacılara göre yapay zeka, mevcut yarı iletken endüstrisindeki tasarım ve optimizasyon döngülerini önemli ölçüde azaltmak için kullanılabilir. Üstelik bilim adamları vardıkları sonuç bölümünde, bu araştırmanın daha ileriye götürülerek kendi kendine gelişen bir makinenin temelini oluşturup oluşturamayacağını bile düşünüyorlar.
Bu, bilgisayar işlemcisi tasarımlarını ilerletmek için kullanılan yapay zeka hakkındaki ilk hikayemiz değil. Mart ayında, Nvidia’nın yonga tasarımlarını, özellikle de kat planlama işini optimize etmek için AI kullandığını bildirdik. Ayrıca Mayıs ayında Synopsys’te DSO.ai yazılımının 200’den fazla müşteri çip tasarımında kullanıldığını övünerek bildirdik.
