كيف ساعد الذّكاء الاصطناعي شركة جوجل في عمليّة تصنيع معالجهم الجديد

تستخدم جوجل التعلم الآلي  والذكاء الاصطناعي في تصنيع الرقائق، بالاخص رقاقتها الجديدة. لكن تختلف هذه الرقاقة عن غيرها في طريقة تصنيعها والخوارزميات التي يتم استخدامها. يقول مهندسو جوجل إن تصميمات الخوارزمية “قابلة للمقارنة أو متفوقة” لتلك التي أنشأها البشر، ولكن يمكن إنشاؤها بشكل أسرع بكثير. وفقًا لعملاق التكنولوجيا، يمكن إنجاز العمل الذي يستغرق شهورًا للبشر بواسطة الذكاء الاصطناعي في أقل من ست ساعات، وهي مفارقة مهمة.

أمضت جوجل سنوات تحاول استخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيع الرقائق. لكن في هذه الجهود الأخيرة – الذي تم وصفه هذا الأسبوع في ورقة بحثية في مجلة Nature – يبدو أنه المرة الأولى التي يتم فيها تطبيق بحثها على منتج تجاري: إصدار قادم من رقائق TPU (وحدة معالجة الموتر) الخاصة بشركة جوجل.

في ورقتهم البحثية وضح مؤلفو الورقة من العلماء من جوجل استخدامهم للتعلم الآلي في تصنيع الرقائق. “لقد تم استخدام طريقتنا في الإنتاج لتصميم الجيل التالي من جوجل TPU”. أو بعبارة أخرى، يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي. في الورقة البحثية، لاحظ مهندسو جوجل أن هذا العمل له “آثار كبيرة” على صناعة الرقائق. كما يجب أن  يتم السماح للشركات باستكشاف المساحة الهيكلية المحتملة للتصميمات القادمة بسرعة أكبر وتخصيص الرقائق بسهولة أكبر لأحمال عمل محددة.

يصف مقال افتتاحي في مجلة Nature البحث بأنه “إنجاز مهم”. وأن مثل هذا العمل يمكن أن يساعد في تعويض النهاية المتوقعة لقانون مور – وهي بديهية لتصميم الرقائق من سبعينيات القرن الماضي والتي تنص على أن عدد الترانزستورات على الشريحة يتضاعف كل عامين. في حين لن يحل الذكاء الاصطناعي بالضرورة التحديات المادية المتمثلة في ضغط المزيد والمزيد من الترانزستورات على الرقائق، ولكنه قد يساعد في إيجاد طرق أخرى لزيادة الأداء بالمعدل نفسه.

قد يهمك أيضًا:

شرائح الكمبيوتر: هل يتضرر البشر من النقص العالمي؟

شريحة ذكاء اصطناعي تحاكي الدماغ البشري

الجانب المظلم لشريحة نيورالين  Neuralink والمستقبل المخيف الذي قد تنتجه

تُعرف المهمة المحددة التي تناولتها خوارزميات جوجل  في استخدام الذكاء الاصطناعي في تصنيع الرقائق باسم “تخطيط الأرضية”. يتطلب هذا عادةً المصممين البشريين الذين يعملون بمساعدة أدوات الكمبيوتر للعثور على التصميم الأمثل لقالب السيليكون للأنظمة الفرعية للرقاقة. تتضمن هذه المكونات أشياء مثل وحدات المعالجة المركزية (CPU) ووحدات معالجة الرسومات (GPU) ونواة الذاكرة. والتي يتم توصيلها معًا باستخدام عشرات الكيلومترات من الأسلاك الصغيرة. يؤثر تحديد مكان وضع كل مكون على قالب على السرعة النهائية للرقاقة وكفاءتها. وبالنظر إلى كل من مقياس تصنيع الرقائق والدورات الحسابية، يمكن أن تؤدي التغييرات النانومترية في التنسيب إلى تأثيرات هائلة.

إن دور الذكاء الاصطناعي في تصنيع الرقائق على أيّ حال ليس مختلفًا عن بقية المجالات التي نافس فيها البشر. فقد أثبت الذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا أنه يمكن أن يتفوق على البشر في ألعاب الطاولة مثل الشطرنج. ويلاحظ مهندسو جوجل أن تخطيط الأرضية مماثل لمثل هذه التحديات. فبدلاً من لوحة اللعبة، لديك قالب سيليكون. بدلاً من القطع مثل الفرسان والفيلة، لديك مكونات مثل وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات. المهمة ، إذن، هي ببساطة العثور على “شروط الفوز” لكل لوحة. فقد تكون في لعبة الشطرنج كش ملك، بينما في تصميم الرقائق تكون الكفاءة الحسابية.