हाल ही में, गूगल DeepMind ने अपनी नवीनतम AI प्रणाली - AlphaChip का अनावरण किया है। यह प्रणाली कंप्यूटर चिप्स के विकास को तेज और अनुकूलित करने के लिए समर्पित है, और AlphaChip द्वारा डिज़ाइन की गई चिप लेआउट पहले ही गूगल के AI एक्सेलेरेटर में लागू की जा चुकी है।
AlphaChip का कार्यप्रणाली पहले सुनी गई AlphaGo और AlphaZero के समान है, यह सुदृढ़ शिक्षण तकनीक का उपयोग करके तेजी से अनुकूलित चिप लेआउट उत्पन्न करता है।
गूगल DeepMind के अनुसार, AlphaChip पहले तीन पीढ़ियों के टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) AI एक्सेलेरेटर में उपयोग किया गया है। इनमें, नवीनतम छठी पीढ़ी TPU - Trillium में, AlphaChip ने 25 मॉड्यूल के लेआउट डिज़ाइन को सफलतापूर्वक लागू किया है, जो मानव विशेषज्ञों की तुलना में तारों की लंबाई में 6.2% की कमी लाता है। यह दर्शाता है कि AlphaChip ने प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार किया है।
AlphaChip का डिज़ाइन प्रक्रिया को एक खेल के रूप में कल्पना किया जा सकता है, प्रणाली एक ग्रिड पर एक के बाद एक सर्किट घटकों को रखती है। घटकों के बीच संबंधों को सीखने और विभिन्न चिप्स पर इसे लागू करने में मदद करने के लिए, DeepMind ने विशेष रूप से एक ग्राफ न्यूरल नेटवर्क विकसित किया है। यह उल्लेखनीय है कि केवल गूगल ही नहीं, अन्य कंपनियाँ जैसे चिप निर्माता मीडियाटेक भी AlphaChip का उपयोग कर रहे हैं, विशेषकर अपने अत्याधुनिक चिप्स के विकास में, जैसे कि सैमसंग स्मार्टफोन के लिए Dimensity फ्लैगशिप 5G चिप।
चिप डिज़ाइन की गति और दक्षता बढ़ाने के अलावा, गूगल DeepMind ने पूरे चिप डिज़ाइन चक्र को और अनुकूलित करने की क्षमता देखी है। भविष्य के AlphaChip संस्करणों से उम्मीद की जाती है कि वे कंप्यूटर आर्किटेक्चर से लेकर निर्माण के सभी चरणों को कवर करेंगे, लक्ष्य है कि चिप्स को तेज, सस्ते और अधिक ऊर्जा-कुशल बनाना।
इसके लिए, DeepMind ने AlphaChip के कुछ संसाधनों को ओपन-सोर्स किया है। उन्होंने एक सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी जारी की है, जो मूल शोध में वर्णित विधियों को पूरी तरह से पुन: उत्पन्न करने की अनुमति देती है। बाहरी शोधकर्ता इस लाइब्रेरी का उपयोग विभिन्न चिप मॉड्यूल के लिए पूर्व-प्रशिक्षण करने के लिए कर सकते हैं, और फिर इसे नए मॉड्यूल पर लागू कर सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, DeepMind ने 20 TPU मॉड्यूल पर प्रशिक्षित एक पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल चेकपॉइंट भी प्रदान किया है, और बाहरी शोधकर्ताओं को सुझाव दिया है कि वे विशिष्ट अनुप्रयोग मॉड्यूल पर पूर्व-प्रशिक्षण करें, ताकि सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त हो सकें। इन ओपन-सोर्स संसाधनों का पूर्व-प्रशिक्षण के लिए उपयोग कैसे करें, इस पर DeepMind ने संबंधित ट्यूटोरियल भी प्रदान किया है और इसे GitHub पर अपलोड किया है।
मुख्य बिंदु:
🌟 AlphaChip गूगल DeepMind द्वारा प्रस्तुत एक AI प्रणाली है, जिसका उद्देश्य चिप डिज़ाइन को तेज और अनुकूलित करना है।
🔍 यह प्रणाली गूगल की नवीनतम TPU श्रृंखला में लागू की गई है, और महत्वपूर्ण लेआउट अनुकूलन को हासिल किया है।
📚 DeepMind ने AlphaChip के कुछ संसाधनों को ओपन-सोर्स किया है, जिससे बाहरी शोधकर्ता इन संसाधनों का पूर्व-प्रशिक्षण और उपयोग कर सकते हैं।
