Künstliche Intelligenz benötigt viel Rechenleistung und entsprechend effiziente Prozessoren. Geht es nach Google, wird KI die Highend-Chips der Zukunft selbst designen - und dabei menschliche Spezialisten übertreffen.
Ende 2019 zeigte Google erstmals ein Forschungsprojekt zu einem KI-gestützten Designprozess für Computerchips. Jeff Dean, leitender KI-Forscher bei Google und Mitgründer von Google Brain, stellte damals den Forschungsansatz öffentlich vor: KI solle dabei helfen, die Anordnungen von Leiterbahnen auf neuen Chips innerhalb weniger Stunden optimal zu platzieren.
Die KI-designten Chips sollten mindestens gleichwertig oder sogar besser werden als von Menschen entwickelte Prozessoren, so seine Prognose damals - die sich jetzt zu erfüllen scheint.
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Die Ergebnisse der letzten rund anderthalb Jahre Forschungsarbeit stellen Googles KI-Forscher jetzt in einem Forschungsaufsatz in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Nature vor: eine KI für das Chipdesign.
Sie übernimmt das sogenannte "Floorplanning" (Grundrissplanung) beim Chipdesign, bei dem die einzelnen Bauteile für den Chip angelegt, gruppiert und verbunden werden, sodass sich möglichst effiziente Übertragungswege ergeben.
Die KI soll diese komplexe Aufgabe innerhalb von nur sechs Stunden auf menschlichem Niveau oder darüber bewerkstelligen können. Menschliche Experten sollen bei diesem Arbeitsschritt Wochen oder gar Monate verbringen.
Die KI lernt die optimale Platzierung der Komponenten, indem Googles KI-Forscher den Prozess des Chipdesigns in Spiellogik beschreiben: Sie platziert zunächst Makroblöcke wie Speicher- oder Rechenlogik auf einen mit Standardzellen gefüllten Chip. Anhand von Faktoren wie der Auslastung der Verbindungen auf dem Chip oder deren Länge wird sie für gute Ergebnisse belohnt und nimmt dieses Feedback mit in die Entwicklung des nächsten Chip-Grundrisses. Nach dem Lernprozess kann die KI auch Chipdesigns entwerfen, die nicht Teil des KI-Trainings waren.
Neue Google Tensor-Generation (TPU): KI entwirft den Grundriss
Durch das maschinelle Lernverfahren könne das Chipdesign zukünftig "von künstlichen Agenten mit mehr Erfahrung als jeder menschliche Designer durchgeführt werden", schreiben die Forscher. Das KI-System könne "tausende Arbeitsstunden" für jede neue Chip-Generation sparen.
Die Forscher gehen von einer "symbiotischen Beziehung" aus, bei der leistungsfähigere Künstliche Intelligenz durch von KI entworfene Hardware erreicht wird.
Sie testeten ihre KI direkt am eigenen Produkt: Sie generierte ein Chip-Design für die nächste Generation von Googles KI-spezialisierten TPUs (Tensor Processing Units) "vollständig automatisiert". Den KI-Grundriss gab Google nach der ersten Platzierung zur Optimierung und Weiterentwicklung an einen Drittanbieter.
Googles Forscher halten den Einsatz ihrer KI jenseits des Chip-Designs für möglich: Sie könne für weitere komplexe "Platzierungsprobleme" wie die Stadtplanung oder bei Impfstofftests helfen.
Quellen: The Register, Nature; Titelblid: Google
