Ricursive Intelligence делает ставку на чипы, спроектированные с помощью ИИ, чтобы помочь решить кризис вычислительных мощностей

Основатели Ricursive Intelligence Анна Голди и Азалия Мирхосейни считают, что более эффективное проектирование ИИ-чипов может помочь решить проблему нехватки вычислительных ресурсов. В среду основательницы вышли на сцену TechCrunch Disrupt, чтобы рассказать о том, как их стартап разрабатывает ИИ, способный проектировать чипы, учиться на каждой итерации и улучшать последующие проекты, — и всё это с целью автоматизировать и ускорить процесс проектирования чипов.

«Существует понимание, что в ближайшие пять лет спрос на вычислительные ресурсы вырастет как минимум в 10 000 раз, и это, возможно, довольно консервативная оценка», — сказала Голди со сцены. «Поэтому мы не хотим строить в 10 000 раз больше дата-центров. Мы считаем, что должны помочь, создавая более эффективные чипы, которые эффективнее используют пропускную способность этих дата-центров, а также пластины и фабрики, потому что даже если мы разместим [дата-центры] в космосе или что-то в этом роде, не знаю, солнца больше не будет видно».

Хотя некоторых может пугать мысль о том, что ИИ будет проектировать собственные чипы, Голди утверждает, что передача проектирования чипов ИИ позволит людям сосредоточиться на разработке приложений и изучении новых возможностей, которые расширят то, чего они могут достичь с помощью вычислительной техники.

«Я думаю, что всё меняется так: люди предлагают свои замечательные идеи и творческие мысли, а их реализацией занимается ИИ», — сказала Голди. «И это происходит в проектировании чипов, разработке программного обеспечения и других областях. Именно этим Ricursive занимается в сфере проектирования чипов».

Основательницы говорят, что ИИ бросает вызов традиционным методам проектирования чипов, обнаруживая нестандартные компоновки, которые могут превосходить традиционные. Например, AlphaChip — система ИИ, которую основательницы разработали ранее, — создала круглую, «бубликообразную» компоновку компонентов чипа, которая поначалу удивила инженеров, но в итоге оказалась успешной.

Они объяснили, что оптимизируют чипы целиком, а не следуют традиционному подходу, при котором их разбивают на десятки небольших блоков. Такой подход позволяет ИИ создавать сложные узоры, включая волнообразные конструкции, о которых, по словам основательниц, они планируют подробнее рассказать в будущем.

Основательницы также заявили, что чипы, разработанные ИИ, позволят создавать всевозможные чипы, которые раньше могли быть невозможны.

«Если проектирование нового чипа занимает шесть месяцев, год или два года, приходится крайне избирательно подходить к тому, какие чипы проектировать», — сказала Голди. «Но если чип можно спроектировать примерно за неделю, а затем наладить его производство, можно создавать специализированные чипы для самых разных приложений — например, для космической отрасли, AR, VR и биологических вычислений, — и это будет иметь финансовый смысл. Кроме того, мы сможем повысить энергоэффективность».