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人類又輸了?工程師需花數月設計出IC晶片,AI六小時就搞定!

Photo by Brian Kostiuk on Unsplash

疫情衝擊之下,全球的電子產品消費需求提高,除了使 IC 晶片需求大增外,許多產線停滯、公司延遲出貨,也使得晶片更加供不應求。

除此之外,在晶片生產流程之中,「晶片設計」的環節曠日費時,是一門複雜的專業技術,主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計,如台灣人熟知的聯發科,國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。

過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間,才能規劃、設計出一張晶片。

然而,Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示,Google 新研發的一款人工智慧 AI,只要不到 6 小時的時間,就能設計出人類需要數月時間的晶片!

從 6 個月變成 6 小時

不僅如此,Google 於論文中表示,新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片,包括功耗、性能和晶片面積等各種指標,也都優於人類工程師所設計出的晶片。

即使目前的 IC 晶片製造流程中,已經有許多步驟能自動化了,不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間,因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI,就如對整個半導體產業投下震撼彈。

Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱:「我們的方法已經用於生產,設計下一代 Google TPU。」

TPU 為「張量處理器」,是 Google 開發的特殊應用積體電路(ASIC),專門用於強化機器學習,在 AI 相關領域的表現優異。由此可見,Google 正透過使用 AI 設計晶片,用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash

一張小小的晶片中,需要容納、整合上萬個微電子組件,並以總長達數公里長的極細線將其連接,而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置,並且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。

Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃(floorplan)來訓練 AI,讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能,怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀,並且不斷優化出更好的設計。

而最終結果,與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比,AI 的設計圖看起來雜亂無章,但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。

工程師又要被 AI 取代了嗎?

Google 預期,此一突破可能會對半導體行業產生重大影響,為產業節省下數千小時的人力,對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但也有不少人擔憂,Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。

畢竟,許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸:如 DeepMind 推出的人工智慧AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭,震驚世界。

對此 Google 則表示,當設計晶片的門檻降低後,對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展,都能帶來相當大的推力與益處。

未來 AI 設計出來的晶片,能創造出更強大的 AI,擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從?或許我們該開始思考,如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代!

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