Google сократила время разработки чипов с нескольких месяцев до 6 часов
Новости
И всё благодаря технологии ИИ.
3К открытий3К показов
В 2020 году Google впервые объявила о том, что экспериментирует с искусственным интеллектом при разработке компьютерных чипов. Сейчас же компания опубликовала результаты соответствующего исследование в журнале Nature.
Специалисты Google Research добились удивительных показателей, применяя технологию ИИ. Так, разработанным в компании алгоритмам понадобилось всего 6 часов, чтобы спроектировать чипы, которые были либо схожи, либо даже более эффективны, чем созданные людьми варианты. При этом у люди потратили на разработку чипов месяцы.
Как это всё работает?
В Google рассказали, что превратили проектирование чипов в игру. Компоненты в ней выступают в качестве фишек, а холст, на котором они расположены, обозначили как игровой стол.
«Победа» вручалась той модели, которая покажет максимальную производительность итогового чипа. Для оценки этого показателя использовались метрики, основанные на референсных наборах данных о размещении 10 000 фишек.
А есть ещё какие-то плюсы, кроме скорости?
Представители поискового гиганта заявили, что новый метод не только экономит время, но также повышает качество разработки.
При этом в самой Google его уже «приняли на вооружение». Например, искусственный интеллект использовали при производстве блока обработки тензорных данных последнего поколения.
Источник: ZDNet
3К открытий3К показов
Есть поговорка, что разработчики трудятся по принципу «работает, не трогай», но откуда тогда появляются прорывные решения? Рассмотрим, как создаются быстрые и конкурентоспособные ИТ-продукты на реальных кейсах: обсудим ИИ-ассистентов, разговоры с Пушкиным (как в «Черном зеркале») и конечно затронем тему найма разработчиков.
ИИ-стартап PearAI от Y Combinator обвинили в использовании кода open-source проекта Continue.dev без должного признания. После критики со стороны сообщества, PearAI вернул лицензию Apache и извинился за недостаточную прозрачность
Искусственный интеллект оказывает влияние на всех участников телекоммуникационной отрасли, однако крупные и малые компании выбирают разные подходы к его внедрению. Рассмотрим ключевые области применения генеративных нейросетей в телекоме и изменения, которые происходят в отрасли.
Если бы у вас была машина времени и можно было вернуться в прошлое, чтобы дать совет двадцатилетнему себе, о чем бы сказали? Что бы посоветовали не упустить на старте карьеры? Мы решили не дожидаться изобретения путешествий во времени и в рамках Восточного экономического форума провели сессию «Знать бы в 20».