Spooky: Google’s KI entwirft erstmals eigene KI-Chips
Google nutzt maschinelles Lernen, um seine nächste Generation von Chips für maschinelles Lernen zu entwerfen. Die Entwürfe des Algorithmus sind „vergleichbar oder besser“ als die von Menschen erstellten, sagen die Google-Ingenieure, können aber viel, viel schneller erstellt werden.
Das klingt alles ein wenig spooky und erinnert irgendwie an „The Terminator“. Maschinen, die sich selbst reproduzieren samt KI-Chips. Laut Google kann eine Arbeit, die für Menschen Monate dauert, von der KI in weniger als sechs Stunden erledigt werden.
Google arbeitet seit Jahren daran, maschinelles Lernen für die Erstellung von Chips zu nutzen. Doch nun wird es bald den ersten von KI optimierten Chip zu geben, Googles eigener TPU (Tensor Processing Unit)-Chip wurde von KI für KI-Berechnungen optimiert.
Mit anderen Worten: Die KI hilft, die Zukunft der KI-Entwicklung zu beschleunigen.
Die spezielle Aufgabe, die Googles Algorithmen in Angriff genommen haben, ist als „Floorplanning“ bekannt. Dies erfordert normalerweise menschliche Designer, die mit Hilfe von Computer-Tools arbeiten, um das optimale Layout auf einem Silizium-Die für die Subsysteme eines Chips zu finden. Zu diesen Komponenten gehören Dinge wie CPUs, GPUs und Speicherkerne, die über Dutzende von Kilometern winziger Verdrahtung miteinander verbunden sind. Die Entscheidung, wo jede Komponente auf einem Chip platziert wird, beeinflusst die letztendliche Geschwindigkeit und Effizienz des Chips. Und angesichts des Umfangs der Chipherstellung und der Rechenzyklen können Änderungen in der Platzierung im Nanometerbereich enorme Auswirkungen haben.
KI hat immer wieder bewiesen, dass sie Menschen bei Brettspielen wie Schach und Go übertreffen kann, und die Google-Ingenieure merken an, dass die Grundrissplanung mit solchen Herausforderungen vergleichbar ist. Anstelle eines Spielbretts haben Sie einen Silikonwürfel. Anstelle von Figuren wie Springer und Türme haben Sie Komponenten wie CPUs und GPUs. Die Aufgabe besteht dann einfach darin, die „Siegbedingungen“ für jedes Brett zu finden. Beim Schach könnte das Schachmatt sein, beim Chipdesign ist es die Recheneffizienz.
Die Google-Ingenieure trainierten einen Reinforcement-Learning-Algorithmus auf einen Datensatz von 10.000 Chip-Grundrissen unterschiedlicher Qualität, von denen einige zufällig generiert worden waren. Jedes Design wurde mit einer spezifischen „Belohnungsfunktion“ versehen, die auf seinem Erfolg in verschiedenen Metriken wie der Länge der benötigten Kabel und dem Stromverbrauch basiert. Der Algorithmus nutzte dann diese Daten, um zwischen guten und schlechten Grundrissen zu unterscheiden und seinerseits eigene Designs zu generieren.
Es scheint nun nur noch eine Frage der Zeit zu sein, bis die KI auch in anderen Bereichen die Arbeit des Menschen übernimmt. Was zu der Frage führt, wie weit man die KI gewähren lassen darf, um keine Gefahr für den Menschen zu werden.
Quelle(n):
The Verge
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