Yapay zeka günümüzde oyunlardan akıllı telefonlara kadar birçok alanda kullanılıyor. Bu nedenle geliştiriciler, yeni yapay zeka tasarımlarına daha fazla odaklanmış durumdalar. Hatta Google artık, yapay zeka algoritmalarını yapay zeka destekli işlemciler yapmak için kullanılıyor.
Google'ın ele aldığı yapay zeka silikon tasarımı, yerleşim optimizasyonu olarak bilinen çip tasarımının bir alt kümesi olarak tanımlanıyor. Bu tasarım, hem performans hem de güç verimliliği için işlemciden en iyi şekilde yararlanmak amacıyla stratejik alanlara mantık ve bellek bloklarının (veya bu blokların kümelerinin) yerleştirilmesini içeriyor.
Bir mühendis ekibinin ideal yerleşimi planlaması birkaç hafta sürebilir, çünkü bu işlem birçok değişkeni içeren karmaşık bir görev. Ancak Google'ın yapay sinir ağı, bir Tensor işlem birimi için 24 saatten daha kısa bir sürede insanlardan daha iyi bir tasarım üretebiliyor. Bu birim, kavramsal olarak Nvidia'nın Turing tabanlı GeForce RTX grafik kartlarında kullandığı Tensor çekirdeklere benziyor.
Google, büyük bir veri kümesi üzerinde yapay zeka eğitimi gerektiren derin bir öğrenme modelinden yararlanmak yerine, bir "reinforcement learning" (pekiştirmeli öğrenme) sistemi kullanıyor. Temel olarak, Google'ın yapay zekası ne kadar fazla tasarım yaparsa, üretilen yongalar o kadar iyi oluyor.
Google, tüm bu çabalarının karşılığında çip tasarım döngüsünü kısaltmayı ve donanım ile yapay zeka arasında simbiyotik bir ilişki yaratmayı hedefliyor. Eğer bu yöntem işe yararsa gelecekte AMD, Intel ve Nvidia da aynı yaklaşımı benimseyebilir.
