ИИ научился синтезировать логику процессоров без кода человека
Исследовательская группа под руководством Чэнь Юньцзи на форуме WLA представила процессоры, внутреннюю логику которых синтезировали алгоритмы машинного обучения без написания исходного кода человеком. По словам соучредителя группы, генеративные модели дошли до уровня мобильных процессоров десятилетней давности.
Экспериментальный чип Qimeng-1, полученный в 2021 году, по скорости и плотности команд соответствовал процессору Intel486 из 1990-х годов. Его преемник Qimeng-2 к 2025 году вышел на производительность центральных процессоров смартфонов середины 2010-х.
Синтез логики требует высокой точности: ошибка в конвейере команд или блоке предсказания переходов делает кремний нерабочим, а вручную проверить такие схемы практически невозможно. Поэтому команда построила замкнутую систему, где генератор архитектур выдает логические блоки, а автоматическая среда тестирования сотни раз в секунду проверяет их на математическую корректность и устраняет нестыковки.
Тот же принцип анализа применили к нейросетям: изучив свыше ста моделей, разработчики выделили повторяющиеся матричные и тензорные операции и на их основе сформировали систему команд, архитектуру которой затем лицензировали для ранних коммерческих чипов ускорения вычислений.
На форуме нобелевский лауреат Константин Новоселов рассказал, как алгоритмы предсказывают свойства двумерных материалов на атомном уровне, что сужает поиск новых полупроводников. При этом он напомнил об ограничении симуляций: они часто работают с идеальными кристаллическими решетками, тогда как в реальном веществе есть примеси, микропустоты и структурные дефекты.
На полупроводниковых заводах цифровые двойники ускоряют настройку процессов. Lam Research использует нейросетевые симуляторы для расчета травления до 30 раз быстрее, Applied Materials анализирует более миллиона трехмерных профилей поверхности пластин в час, а аналитические агенты находят причины брака менее чем за шесть часов вместо сотен рабочих часов инженеров.
Автоматический синтез логики пока не заменяет ведущих инженеров-архитекторов при создании флагманских чипов. Но он уже замыкает цикл разработки и проверки относительно простых вычислительных ядер и вместе с синтезом материалов и контролем заводского оборудования становится рабочим инструментом полупроводниковой индустрии.