Google, Yapay Zeka İşlemcileri Yeniden Yapay Zekayla Tasarlıyor

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 dayanaklı işlemciler yapmak için kullanılıyor.

Google'ın ele aldığı yapay zeka silikon tasarımı, yerleşim optimizasyonu olarak bilinen çip dizaynının bir alt kümesi olarak tanımlanıyor. Bu tasarım, hem performans hem de güç verimliliği için işlemciden en düzgün formda yararlanmak emeliyle stratejik alanlara mantık ve bellek bloklarının (veya bu blokların kümelerinin) yerleştirilmesini içeriyor.

Bir mühendis ekibinin ideal yerleşimi planlaması birkaç hafta sürebilir, zira bu süreç birçok değişkeni içeren karmaşık bir misyon. Lakin Google'ın yapay hudut ağı, bir Tensor süreç ünitesi için 24 saatten daha kısa bir müddette insanlardan daha âlâ bir tasarım üretebiliyor. Bu ünite, kavramsal olarak Nvidia'nın Turing tabanlı GeForce RTX grafik kartlarında kullandığı Tensor çekirdeklere benziyor.

Google, büyük bir data 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 düzgün oluyor.

Google, tüm bu uğraşlarının karşılığında çip tasarım döngüsünü kısaltmayı ve donanım ile yapay zeka ortasında simbiyotik bir münasebet yaratmayı hedefliyor. Şayet bu formül işe yararsa gelecekte AMD, Intel ve Nvidia da birebir yaklaşımı benimseyebilir.