Erfahrene Designer in der Herstellung von Mikrochips bekommen Konkurrenz von künstlicher Intelligenz. Diese war in der Lage das Floorplanning schneller und effizienter zu erledigen als ihre menschlichen Kollegen.
Die Aufteilung der einzelnen Bestandteile von Mikrochips ist bisweilen ein kompliziertes Unterfangen: Milliarden Transistoren, Millionen Gatter und tausende Speicherblöcke müssen auf wenigen Quadratmillimetern einen geeigneten Platz finden. Die Verbindungen zwischen den Komponenten addiert sich dabei auf mehrere Kilometer Länge. Das sinnvolle Anordnen, um Kommunikationswege kurz und damit die Effizienz des Chips so groß wie möglich zu machen, ist Aufgabe der Floorplanner. Da dieser Arbeitsschritt sehr kompliziert ist, trotzte er bisher einer Automatisierung.
Doch dann kam Google
Ein Team des Deep-Learning-Projekts Google Brain, angeführt von Azalia Mirhoseini, hat zur Lösung dieser Aufgabe nun eine Künstliche Intelligenz vorgestellt.
Leckerli für gute designte Mikrochips
Das Projekt fütterte zunächst die KI mit vielen Informationen: Zehntausende Designs von bisherigen Computerchips wurden mit Bewertungen eingespeist. Dann ließ man die KI selbst Komponenten anordnen und gab ihr bei guten Aufteilungen ein „Belohnungssignal“. Wenn man nun einen neuen Chip designen möchte, fragt die KI die Anzahl der Komponenten ab, wie etwa Speichersubsysteme und Recheneinheiten, und errechnet dann eine Anordnung.
Müssten etwa 1000 Blöcke verteilt werden, ergeben sich 102500 Konstellationen, was die Komplexität vor Augen führt. Dabei hat jede einzelne dieser Konstellationen ihre eigenen Eigenschaften in Bezug auf Energieaufnahme und Länge der Verbindungen, was wiederum zu verschiedenen Rechenleistungen und Platzbedarf des Chips führt.
KI schlägt Mensch um Längen
Für diese Mammutaufgabe benötigen Chipdesigner im Durchschnitt einige Wochen – die KI schafft es in weniger als sechs Stunden. Dabei erzielt die KI bessere Ergebnisse als die menschlichen Floorplanner.
