- Главное - Ricursive Intelligence хочет автоматизировать путь от требований к вычислительной нагрузке до физической топологии кристалла для производственной проверки. - Компания привлекла $335 млн и заявляет о цели создавать отдельные чипы за одну неделю. - Стартап пока не показал клиентов, публичные испытания полного цикла или чип, созданный системой за неделю.
От требований до кристалла
Ricursive Intelligence строит систему, которая проектирует чипы, учится на каждом варианте и использует удачные решения в следующих проектах. Компания называет этот подход совместной эволюцией искусственного интеллекта и аппаратуры.
Система должна перебирать архитектурные варианты и оценивать их результаты. Затем она переносит удачные решения в новые проекты.
Стартап хочет оптимизировать сложный кристалл целиком. Алгоритм выбирает геометрию с учетом ограничений по площади, скорости и энергопотреблению.
Такой подход может приводить к схемам размещения элементов с округлыми и волнообразными структурами. Компания рассчитывает подбирать подходящую геометрию вместо привычных инженерных шаблонов.
Предыдущий проект создательниц
До Ricursive Intelligence Голди и Мирхосейни создавали AlphaChip в Google DeepMind. Google DeepMind занимается разработкой и исследованием искусственного интеллекта.
AlphaChip использовала обучение с подкреплением. Это способ, при котором система учится на результатах собственных действий. За часы она находила варианты размещения, на которые инженерам требовались недели или месяцы.
Google DeepMind подтвердила применение AlphaChip в нескольких поколениях TPU. Прежняя технология автоматизировала размещение блоков и не охватывала весь цикл разработки чипа.
Ricursive хочет замкнуть цикл, в котором ИИ улучшает чип, а более эффективный чип затем ускоряет работу ИИ. Компания планирует охватить почти весь путь от требований к нагрузке до готовой физической топологии.
Заявленная цель пока не подтверждена испытаниями
Похожий подход развивают OpenAI и Synopsys. Они обучают агента проектировать чипы через инструменты автоматизации проектирования электроники.
Основательницы Ricursive связывают развитие системы с ожидаемым ростом спроса на вычислительные мощности. Анна Голди оценивает возможный рост минимум в 10 000 раз за пять лет. Этот прогноз остается оценкой самой компании.
По замыслу стартапа, сокращение цикла разработки до недель может сделать выгодными процессоры для космических систем, устройств дополненной и виртуальной реальности, а также биологических вычислений.
Ранее OpenAI поручала моделям писать код для собственного ускорителя. Ricursive Intelligence привлекла $335 млн, однако пока не показала клиентов, публичные испытания полного цикла и чип, созданный системой за неделю.
Ранее Голди и Мирхосейни работали над AlphaChip в Google DeepMind. Эта система за часы находила компоновки чипов, на которые инженерам требовались недели или месяцы.
Подробности опубликованы на странице securitylab.ru.
