جوجل تكشف تفاصيل جديدة حول نظام الذكاء الاصطناعي AlphaChip لتسريع تطوير الرقاقات الحاسوبية

 أعلنت جوجل عن معلومات إضافية حول نظامها المتطور للذكاء الاصطناعي AlphaChip، الذي يسهم في تحسين وتسريع تصميم الرقاقات الحاسوبية. ويأتي هذا الكشف بعد دراسة سابقة نُشرت في مجلة Nature في عام 2021.

نظام AlphaChip يعتمد على تقنيات التعلم التعزيزي لإنشاء تخطيطات محسنة للرقاقات الحاسوبية بسرعة كبيرة. وقد استخدمته جوجل في تصميم مسرعات الذكاء الاصطناعي TPU، التي تشبه وحدات معالجة الرسومات وتعمل على تسريع العمليات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي.

وفي الجيلين الخامس والسادس من مسرعات TPU، تمكن AlphaChip من تقليص طول الأسلاك بنسبة 3.2% و6.2% على التوالي مقارنة بتصاميم الخبراء البشريين، مما أدى إلى تحسين الأداء بشكل كبير.

تتبع جوجل في AlphaChip نفس الأسلوب المستخدم في أنظمة الذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل AlphaGo وAlphaZero، حيث يتم التعامل مع تصميم الشريحة كأنه لعبة، يتم فيها ترتيب مكونات الدائرة عبر شبكة واحدة تلو الأخرى. هذا النهج يعزز قدرة النظام على تعلم العلاقات بين المكونات والتعميم عبر مجموعة متنوعة من الشرائح المختلفة.

إلى جانب جوجل، بدأت شركات أخرى مثل ميدياتيك في استخدام نظام AlphaChip لتطوير رقاقاتها المتقدمة، بما في ذلك رقاقات Dimensity Flagship 5G التي تعتمدها سامسونج في هواتفها الذكية.

من المتوقع أن يكون لنظام AlphaChip تأثير كبير في تحسين دورة تصميم الرقاقات بالكامل، مع خطط جوجل لاستخدام النسخ المستقبلية من النظام في مجموعة واسعة من المجالات مثل هندسة الحواسيب والتصنيع. تهدف الشركة إلى زيادة سرعة الرقاقات وتقليل تكلفتها مع تحسين كفاءة استهلاك الطاقة.

كما أتاحت جوجل بعض الموارد المفتوحة المصدر لنظام AlphaChip، حيث أصدرت مستودع برامج يسمح للباحثين بإعادة إنتاج الأساليب المستخدمة في الدراسة الأصلية. يمكن للباحثين الاستفادة من هذه الموارد لتدريب النظام على كتل شرائح جديدة وتطبيقها بشكل مبتكر.

يُقال أن AlphaChip قادر على إنشاء تخطيطات للرقاقات في غضون ساعات قليلة، وهي فترة زمنية قصيرة مقارنة بالجهود البشرية التي قد تستغرق أسابيع أو حتى أشهر، مما يعزز من إمكانية تقليل التكاليف وتسريع الابتكار في هذا المجال.