Sun'iy intellekt eski smartfonlar darajasidagi protsessorlarni loyihalashni o'rgandi

Mashinali o'qish va optimallashtirish algoritmlari SAPR tizimlarida allaqachon o'z o'rnini egallagan. Ilgari ular asosan oxirgi bosqichlarda elementlarni kremniy asosiga joylashtirish va o'tkazgichlarni yo'naltirishda yordam bergan bo'lsa, hozir tadqiqotchilar neyrotarmoqlarga protsessor mikroarxitekturasining o'zini sintez qilishdek murakkab vazifani topshirishga harakat qilmoqda.

WLA xalqaro forumida tadqiqot guruhi hammuassisi Chen Yuntsi inson tomonidan dastlabki kod yozilmagan holda ichki mantiqi yaratilgan protsessorlar natijalari bilan bo'lishdi. Uning so'zlariga ko'ra, zamonaviy generativ modellar o'n yil oldingi mobil protsessorlar darajasiga yetib keldi. Protsessor mantiqini ishlab chiqish yuqori aniqlikni talab qiladi, chunki buyruqlar konveyeridagi har qanday xatolik kremniyni ishlamaydigan parchaga aylantirib yuboradi.

• Neyrosetlar inson kodi yozilmagan holda protsessor mikroarxitekturasini yaratishga muvaffaq bo'ldi.
• Eksperimental Qimeng-2 chipi 2010-yillar o'rtalaridagi smartfonlar unumdorligiga erishdi.
• Avtomatlashtirilgan test muhiti mantiqiy bloklarni tekshirib, xatolarni soniyasiga yuzlab marta bartaraf etadi.
• Sun'iy intellekt materiallar sintezi, qirg'ish jarayonlari va zavod brakini tahlil qilishni ham tezlashtiradi.

Yopiq tekshiruv tizimi

Faqat generativ algoritmlar yordamida protsessor yig'ishga urinish registrlar, shinalar va mantiqiy ventil kombinatsiyalarining ulkan soniga borib taqaladi. Algoritm protsessorni bir urinishda to'liq o'ylab topa olmasligi va bunday sxemani qo'lda tekshirish amalda imkonsizligi asosiy muammolardan biridir. Chen guruhi yopiq tizimni yaratdi, unda generator mantiqiy bloklarni taqdim etadi, ichki avtomatik test muhiti esa ularni matematik to'g'rilikka tekshiradi.

2021 yilda ushbu metodika yordamida 1990-yillardagi Intel486 protsessoriga mos keladigan eksperimental Qimeng-1 chipi olindi. 2025 yilga kelib uning davomchisi Qimeng-2 jiddiy sakrashni amalga oshirdi va sintez qilingan sxemalar 2010-yillar o'rtalaridagi smartfonlar markaziy protsessorlari unumdorligiga chiqdi. Xuddi shu tahlil tamoyillari mashinali o'qish algoritmlariga ham qo'llanilib, yuzdan ortiq neyrotarmoq modellari o'rganib chiqildi.

Materiallar sintezi va raqamli egizaklar

Amaliy vazifalarda muhandislar oldindan mexanik mustahkamlik va boshqa maqsadli parametrlarni belgilaydigan, algoritm esa optimal kimyoviy tarkibni hisoblab chiqadigan teskari loyihalash usulidan foydalanmoqda. Mikrochiplar ishlab chiqaruvchi zavodlarda plazmali qirg'ish jarayonlari uzoq sozlashni talab qiladi, shuning uchun kompaniyalar virtual modellashtirishni joriy etmoqda. Lam Research kompaniyasi neyrotarmoq simulyatorlari bilan raqamli modellardan foydalanib, hisob-kitoblarni 30 baravar tezlashtirmoqda.

Applied Materials ishlov berish jarayonida soatiga milliondan ortiq uch o'lchamli sirt profillarini baholab, kremniy plastinalari parametrlarini tahlil qiladi. Uskuna ishlab chiqaruvchilari haqiqiy kameralarni ularning virtual nusxalari bilan bog'lab, harorat tebranishlarini kompensatsiya qiladi. Alohida tahliliy agentlar elektron mikroskop ostidagi yashirin mikrodefektlarni tahlil qilishni yuzlab soatlardan olti soatdan kamroq vaqtga qisqartiradi.

Mikroelektronikani avtomatlashtirish istiqbollari

Mantiqiy sintez hali bayroqdor chiplarni yaratishda yetakchi muhandis-arxitektorlarni to'liq almashtirishga tayyor emas. Shunga qaramay, u nisbatan oddiy hisoblash yadrolarini ishlab chiqish va tekshirish siklini allaqachon muvaffaqiyatli yakunlamoqda. Materiallar sintezi va uskunalar nazorati bilan birgalikda bu yarimo'tkazgichlar sanoatining to'laqonli ishchi vositasiga aylanmoqda.

Texnologiya bozori va mutaxassislar uchun bunday tizimlarning rivojlanishi yangi optimallashtirish usullarini olib keladi. Sun'iy intellekt kuchlari bilan yirik server arxitekturalarini yaratishga hali erta bo'lsa-da, ixtisoslashtirilgan bloklarni sintez qilish va brakni tahlil qilish kabi kundalik vazifalar algoritmga o'tkazilib, dasturchilar va muhandislarning resurslarini sezilarli darajada tejamoqda.