Na busca por chips de IA, um segredo valioso é descoberto

Desafios do design de chips

A Lei de Moore, que duplica numericamente os transistores, era o alicerce do pensamento tradicional para melhorias do desempenho de chips.

Todavia, por conta dos limites físicos desses transistores, os chips menores e especializados tornam-se o foco do Google DeepMind. Drones, ChatGPT e carros autônomos possuem chips de tarefas específicas.

IA redefinindo o processo de design

O método da DeepMind baseia-se em deep learning, permitindo que os pesquisadores “moldem o problema” para projetar circuitos, como se estivessem treinando uma rede neural.

Essa abordagem automatizada e eficiente já demonstrou resultados impressionantes, superando competições de programação com uma eficiência 40% maior do que outros projetos em 2023.

O impacto da descoberta

O campo de síntese lógica será revolucionado pelo desenvolvimento de chips especializados provindos da abordagem inovadora da DeepMind.

Chips ASICs especializados ou CPUs e GPUs terão melhorias genéricas advindas da automação do projeto. As inteligências artificiais serão impulsionadas, e muito, pela descoberta.

A utilização da inteligência artificial no desenvolvimento de chips de IA é uma verdadeira revolução no setor de semicondutores. Com a abordagem inovadora da DeepMind, o projeto de chips torna-se mais automatizado, eficiente e promissor, abrindo novos horizontes para o futuro da tecnologia e da inteligência artificial.

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