Sztuczna inteligencja pomoże w projektowaniu nowych układów Exynos

Samsung potwierdził, że firma będzie korzystać ze sztucznej inteligencji (AI) do tworzenia swoich nowych chipów.

Źródło: Jorge Salvador / Unsplash

Rzecznik Samsunga potwierdził redakcji Wired, że firma używa oprogramowania Synopsys AI do projektowania swoich chipów Exynos. Firma nie potwierdziła jednak, czy zaprojektowane przez AI chipy trafiły już do produkcji, ani w jakich produktach mogą się pojawić.

Podczas gdy Samsung jest jedną z pierwszych firm, które projektują swoje chipy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, inne firmy, takie jak Google i NVIDIA, już wcześniej mówiły o projektowaniu chipów z wykorzystaniem AI. Narzędzie firmy Synopsys, o nazwie DSO.ai, może mieć większy zasięg, biorąc pod uwagę, że firma współpracuje już z dziesiątkami innych przedsiębiorstw.

Zobacz również:

  • Jak zgarnąć ekstra promocje na AGD i nie tylko? Samsung przygotował atrakcyjne opcje
  • Sztuczna inteligencja stworzyła akta spraw sądowych, których... nie było

Kilka miesięcy temu, badacze Google opisali wykorzystanie AI do aranżacji komponentów na chipach Tensor, które firma wykorzystuje do szkolenia i uruchamiania programów AI w swoich centrach danych. Następny smartfon Google'a, seria Pixel 6, będzie wyposażony w niestandardowy chip wyprodukowany przez Samsunga.

Samsung wykorzysta sztuczną inteligencję do projektowania nowych układów Exynos

Źródło: Samsung

Samsung wykorzysta sztuczną inteligencję do projektowania nowych układów Exynos

Źródło: Samsung

Jak zauważono, oprócz Samsunga i Google, inne firmy również angażują się w projektowanie chipów opartych na AI, w tym NVIDIA i IBM. Jest jeszcze Cadence, konkurent Synopsys, który również rozwija narzędzia AI, aby pomóc w mapowaniu planów nowych chipów.

Obecne podejście do sztucznej inteligencji, stosowane przez Synopsys i wszystkie inne firmy, wykorzystuje technikę uczenia maszynowego zwaną uczeniem wzmacniającym (reinforcement learning) do opracowania projektu układu scalonego. Polega ona na trenowaniu algorytmu, aby wykonywał zadanie poprzez nagradzanie lub karanie.

Technologia ta może automatycznie narysować podstawy projektu, w tym rozmieszczenie komponentów i połączenie ich ze sobą. Osiąga się to poprzez wypróbowywanie różnych projektów w symulacji i uczenie się AI, które z nich dają najlepsze rezultaty.


Nie przegap

Zapisz się na newsletter i nie przegap najnowszych artykułów, testów, porad i rankingów: