Китайские исследователи создали процессор за пять часов с помощью ИИ
Группа исследователей из Китая использовала искусственный интеллект для создания полноценного процессора RISC-V с нуля. Команда проверила, сможет ли инструмент ИИ спроектировать его самостоятельно без вмешательства человека.
Хотя инструменты проектирования ИИ уже существуют, они, как правило, ограничены в использовании и области применения. Традиционные вспомогательные инструменты для проектирования схем по-прежнему требуют многих часов ручного программирования и проверки для разработки функциональной схемы.
Команда утверждает, что даже для такого простого процессора, как созданный, людям потребовалось бы в 1000 раз больше времени на разработку.
ИИ обучался путём наблюдения за конкретными входными и выходными данными существующих конструкций ЦП, при этом в документе кратко излагается подход к обучению: «Это новый подход к ИИ, который генерирует крупномасштабную логическую функцию с почти 100% точностью проверки (например, > 99,99999999999%, как у Intel) только на основе внешних примеров ввода-вывода, а не формальных программ, написанных человеком. Этот подход генерирует Булеву функцию, представленную структурой графа, называемой бинарной спекуляционной диаграммой (BSD), с нижней границей теоретической точности с использованием расширения на основе Монте-Карло, а расстояние Булевых функций используется для преодоления неразрешимости».
Процессор V32IA, получивший название «CPU-AI», был изготовлен на основе 65-нанометровой литографии и работает на частоте 300 МГц. Он способен успешно запускать Linux, SPEC CINT 2000 и Dhrystone, работая аналогично процессорам Intel i486SX 1991 года.
Исследователи предполагают, что производительность процессора можно улучшить с помощью расширенных алгоритмов. В заключении статьи группа размышляет о саморазвивающейся машине, которая сможет разрабатывать свои собственные итеративные обновления и улучшения. Они отмечают. что ИИ независимо открыл архитектуру фон Неймана, наблюдая за входными и выходными данными.
Таким образом, алгоритм можно будет настроить, чтобы он сосредоточился на оптимизации мелкозернистой архитектуры.
