Как искусственный интеллект и программное обеспечение могут улучшить полупроводниковые чипы

Саид Алам, руководитель направления полупроводников компании Accenture, был одним из многих участников выставки, говоривших о влиянии искусственного интеллекта на основную технологическую отрасль. Он сказал, что в один прекрасный день мы будем говорить о чипах с триллионами транзисторов. Ни один инженер не сможет спроектировать их все, поэтому ИИ должен будет помочь в решении этой задачи.Согласно исследованиям компании Accenture, генеративный ИИ способен повлиять на 44 % всех рабочих часов

в различных отраслях, повысить производительность труда в 900 различных видах работ и создать от 6 до

8 триллионов долларов США в глобальной экономической стоимости.

Не секрет, что темпы развития по закону Мура замедляются. Еще в 1965 году бывший генеральный директор Intel Гордон Мур предсказал, что развитие производства микросхем идет настолько быстро, что отрасль сможет удваивать количество компонентов в чипе каждые пару лет.В течение десятилетий этот закон действовал как метроном для индустрии микросхем, которая приносила огромные экономические выгоды обществу по мере того, как все в мире становилось электронным. Но замедление темпов роста означает, что прогресс больше не гарантирован.

Именно поэтому компании, возглавляющие гонку за прогрессом в области чипов - такие как Nvidia, - оцениваются более чем в 1 триллион долларов. И самое интересное, что по мере того, как чипы будут становиться все быстрее и умнее, они будут использоваться для того, чтобы сделать ИИ умнее, дешевле и доступнее.

Суперкомпьютер, используемый для обучения ChatGPT, имеет более 285 000 ядер CPU, 10 000 GPU и 400 гигабит в секунду сетевого соединения для каждого GPU-сервера. Сотни миллионов запросов ChatGPT потребляют около одного гигаватт-часа в день, что соответствует ежедневному энергопотреблению 33 000 американских домохозяйств. Для создания автономных автомобилей требуется более 2 000 чипов, что более чем в два раза превышает количество чипов, используемых в обычных автомобилях. Это трудные проблемы, и они будут решены благодаря динамичному вихрю развития искусственного интеллекта и полупроводников.Алам рассказал о влиянии искусственного интеллекта, а также о программных изменениях на аппаратное обеспечение и чипы.