집Ricursive Intelligence는 컴퓨테이션 위기를 해결하기 위해 AI가 설계한 칩에 베팅한다
Ricursive Intelligence의 공동 창업자 Anna Goldie과 Azalia Mirhoseini는 더 효율적인 AI 칩 설계가 컴퓨팅 위기를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 창업자들은 수요일 TechCrunch Disrupt에서 무대에 올라, 자사가 어떻게 칩을 설계할 수 있는 AI를 개발하고, 각 반복 학습을 통해 배우며, 후속 설계를 개선하여 칩 설계 프로세스를 자동화하고 가속화하는지를 상세히 설명했습니다.
“다음 5년 안에 컴퓨팅에 대한 수요가 최소 10,000배 이상 증가할 것이라는 인식이 있으며, 이는 다소 보수적인 추정일 수도 있습니다,”라고 Goldie은 무대에서 말했습니다. “그래서 우리는 데이터 센터를 10,000배 더 많이 짓고 싶지 않습니다. 우리는 더 효율적인 칩을 만들어, 이러한 데이터 센터의 대역폭을 더 효율적으로 사용하고, 웨이퍼와 파브스를 더 효율적으로 활용함으로써 도움을 줄 수 있다고 생각합니다. 비록 우리가 우주에 데이터 센터를 만든다 해도, 해를 보지 못하게 될 것입니다.”
일부 사람들은 AI가 자체 칩을 설계한다는 생각에 두려움을 느낄 수 있지만, Goldie은 AI가 칩 설계를 처리하도록 함으로써 인간이 애플리케이션 개발과 컴퓨팅으로 달성할 수 있는 범위를 확장할 수 있는 새로운 가능성을 탐구하는 데 집중할 수 있다고 주장합니다.
이미지 출처:Kimberly White/Getty Images for TechCrunch /
“모든 것이 변화하는 방식은 인간이 훌륭한 아이디어와 창의적인 생각을 가져오고, 실행은 AI가 처리한다는 것입니다,”라고 Goldie은 말했습니다. “이러한 변화는 칩 설계, 소프트웨어 개발 및 기타 분야에서 일어나고 있습니다. 그리고 이것이 recursive가 칩 설계에 대해 수행하는 작업입니다.”
창업자들은 AI가 전통적인 칩 설계 방법을 도전하며, 기존 방식보다 우수한 비전통적인 레이아웃을 발견하고 있다고 말합니다. 예를 들어, 창업자들이 이전에 개발한 AI 시스템인 AlphaChip은 엔지니어들을 처음에는 놀라게 했지만 결국 성공적으로 입증된 칩 부품의 원형 ‘도넛 모양’ 배치를 생성했습니다.
그들은 전통적으로 칩을 수십 개의 작은 블록으로 분할하는 대신 전체 칩을 최적화하고 있다고 설명했습니다. 이 접근 방식은 AI가 파도 같은 디자인을 포함한 복잡한 패턴을 생성할 수 있게 하며, 두 사람은 향후 이에 대해 더 많은 내용을 공유할 계획이라고 말했습니다.
창업자들은 또한 AI 설계 칩이 이전에 가능하지 않았을 수 있는 모든 종류의 칩을 만들 수 있게 할 것이라고 주장했습니다.
“새로운 칩을 설계하는 데 6개월이나 1년, 혹은 2년이 걸린다면, 설계할 칩을 매우 신중하게 선택해야 합니다,”라고 Goldie은 말했습니다. “하지만 칩을 일주일 만에 설계하고 제조를 요청할 수 있다면, 우주, AR, VR, 그리고 생물학적 컴퓨팅 등 다양한 유형의 애플리케이션을 위해 맞춤형 칩을 설계하는 것이 경제적 타당성이 있으며, 에너지 효율성도 높일 수 있습니다.”
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