Mọi vấn đề đều có hai mặt, và sự phát triển của công nghệ AI(trí tuệ nhân tạo) cũng không là ngoại lệ. Một mặt, mọi người cảm thấy hào hứng với những thành tựu và đóng góp của AI trong mọi khía cạnh của cuộc sống. Nhưng mặt khác, không ít người tỏ ra “lo sợ” trước viễn cảnh AI có thể vượt mặt, “cướp” việc làm của con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Google vừa khiến lo lắng này có cơ sở hơn khi đưa ra tuyên bố rằng hệ thống AI do công ty tự nghiên cứu và phát triển hiện sở hữu khả năng sản xuất chip trong thời gian ngắn hơn và hiệu quả hơn con người. Thời gian Google sử dụng công nghệ AI sản xuất chip chỉ mất 6 giờ đồng hồ.
Mục lục
Google sử dụng AI sản xuất chip trong 6 giờ
Gã khổng lồ công nghệ Google cho biết trong một bài báo đăng trên tạp chí khoa học hàng đầu thế giới Nature (Mỹ) ngày 9/6 rằng, một con chip bán dẫn mà con người phải mất hàng tháng để thiết kế thì phần mềm AI mới của họ chỉ thực hiện trong vòng chưa đầy 6 giờ. “Khả năng sản xuất chip của AI có thể tương đương hoặc vượt trội con người. Nhưng tốc độ thì nhanh hơn hẳn”, Google cho biết. “Công việc mà con người phải thực hiện hàng tháng trời, AI chỉ làm trong chưa đầy 6 tiếng”.
Theo báo cáo được xuất bản trên tạp chí Nature bởi hai chuyên gia Google, Azalia Mirhoseini và Anna Goldie, Google đã áp dụng AI cho sản xuất chip lần đầu trên TPU (Tensor Processing Unit). Đây là chip AI chuyên dụng cho các trung tâm dữ liệu, được tối ưu hóa cho tính toán AI. “Phương pháp sản xuất chip mới đã được sử dụng cho TPU thế hệ tiếp theo của Google”, báo cáo viết.
Các kỹ sư của Google lưu ý rằng tiến bộ mới có “ý nghĩa lớn” với ngành công nghiệp chip. Trong đó, công nghệ này cho phép các công ty khám phá nhanh hơn không gian kiến trúc có thể có cho các thiết kế sắp tới và dễ dàng tùy chỉnh chip. Từ đó quá trình sản xuất cũng nhanh hơn. Nói cách khác, Google đang sử dụng AI để thiết kế các chip bán dẫn. Từ đó có thể được sử dụng để tạo ra các hệ thống AI tinh vi hơn nữa.
Thành tựu quan trọng của ngành công nghiệp bán dẫn
Giới chuyên gia đánh giá cao nghiên cứu của Google. Và coi đây là “thành tựu quan trọng” của ngành công nghiệp bán dẫn. Bên cạnh đó, nó cũng ngăn chặn sự kết thúc của Định luật Moore. Một tiên đề về thiết kế chip từ những năm 1970, nói rằng số lượng bóng bán dẫn trên chip tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Theo một bài xã luận trên Nature, AI sẽ không nhất thiết phải giải quyết những thách thức vật lý khi ép ngày càng nhiều bóng bán dẫn vào chip càng tốt. Nhưng nó có thể giúp tìm ra các con đường khác để tăng hiệu suất chip với cùng tốc độ và kích thước.
Google tối ưu thiết kế Floorplanning
Nhiệm vụ cụ thể mà thuật toán AI của Google giải quyết được cái gọi là “quy hoạch mặt bằng” (Floorplanning). Thông thường, các nhà thiết kế sẽ dùng máy tính để tìm ra cách bố trí tối ưu trên khuôn silicon cho các hệ thống con của chip. Bao gồm CPU, GPU và lõi bộ nhớ. Chúng được kết nối với nhau bằng cách sử dụng hàng chục km dây cực nhỏ. Quyết định vị trí đặt từng thành phần trên khuôn sẽ ảnh hưởng đến tốc độ và hiệu quả cuối cùng của chip. Với quy mô sản xuất chip và chu kỳ tính toán, những thay đổi ở mức nanomet sẽ gây ra những tác động to lớn.
Theo các kỹ sư Google, việc tối ưu thiết kế Floorplanning trước đây thường cần “nhiều tháng”. Và cần “nỗ lực cao độ” của con người. Tuy nhiên, nếu áp dụng AI và machine learning, các công đoạn sẽ “như một trò chơi”. AI từng chứng minh có khả năng không kém con người. Thậm chí vượt trội ở một số trò chơi như cờ vua, cờ vây…
Theo các kỹ sư Google, thay vì một trò chơi, có thể dùng một khuôn wafer silicon cho AI. Các quân cờ trong trò chơi có thể thay thế bằng các thành phần như CPU, GPU. Sau đó ra nhiệm vụ cho AI là “tìm ra điều kiện chiến thắng” của mỗi yếu tố đó. “Trong cờ vua, các quân cờ là đối thủ. Nhưng trong thiết kế chip thì đó là hiệu quả tính toán”, đại diện nhóm nghiên cứu giải thích.
Nhiều vấn đề thức thức cần giải quyết
Tuy nhiên, trong kịch bản chip bán dẫn, AI cần phải được đào tạo. Để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các thành phần tích hợp trong đó. Để dạy cho AI, các kỹ sư Google đã đưa vào dữ liệu gồm 10.000 sơ đồ Floorplanning. Các Floorplanning có chất lượng khác nhau, một số được tạo ngẫu nhiên. Thuật toán sau đó sẽ phân tích chất lượng của các sơ đồ. Chọn ra các ưu điểm lớn nhất và tự tạo ra thiết kế riêng của nó. Đây không phải là lần đầu AI được ứng dụng để nghiên cứu sản xuất chip. Trước đó, Google cũng đã ứng dụng AI để khám phá kiến trúc chip. Các đối thủ của Google như Nvidia đang xem xét các phương pháp dùng AI nhằm tăng tốc quy trình xử lý của chip.
Tuy vậy, hầu hết các nghiên cứu trước đây vẫn chỉ ở quy mô phòng thí nghiệm. Với việc đưa nghiên cứu mới cho mục đích thương mại, các chuyên gia cho rằng Google đã bắt đầu nổ phát súng đầu tiên trong việc đưa AI vào lĩnh vực sản xuất bán dẫn. Bên cạnh đó, tạp chí Nature cho rằng, các thành tựu về công nghệ phải được chia sẻ rộng rãi. Để đảm bảo ‘hệ sinh thái’ của các công ty trở nên thực sự toàn cầu. Và ngành công nghiệp phải đảm bảo rằng các kỹ thuật tiết kiệm thời gian. Để không làm mất đi những nhân tài trong lĩnh vực này.