I ricercatori di Google sono riusciti a mettere a punto un algoritmo in grado di progettare chip per computer in maniera molto rapida ed efficiente. Il prossimo step evolutivo che spingerà l’innovazione nel mondo dell’elettronica potrebbe essere proprio questo: l’intelligenza artificiale che progetta circuiti integrati
Sicuramente gran parte parte dei nostri lettori sono appassionati di hardware ed elettronica e conosceranno a memoria le specifiche di decine e decine di processori, schede video, schede madri e quant’altro. Ma che cosa c’è sotto la scocca di questi dispositivi? Andiamo a vedere più nel dettaglio.
Il design di un chip per computer
Tutti noi conoscono sicuramente il cuore di tutta l’elettronica: il transistor. In particolare oggi nell’elettronica integrata si utilizzano i MOSFET o metal-oxide-semiconductor field-effect transistor. I transistor MOSFET in sostanza nelle applicazioni di elettronica digitale funzionano come degli interruttori controllati in tensione. Tuttavia noo è sufficiente il transistor per far funzionare un circuito logico: per realizzare la più semplice delle porte logiche (detta NOT) con la tecnica CMOS servono almeno 2 transistor e 3 collegamenti in metallo; per realizzare porte più complesse servono almeno 4 MOSFET e svariati collegamenti in metallo. Le porte logiche sono poi la base per costruire circuiti complessi come ALU, decoder e memorie volatili e i collegamenti diventano sempre più complessi ed intricati.
Realizzazione di tre porte logiche con MOSFET
Se vogliamo realizzare anche delle memorie dinamiche (la classiche RAM) è necessario collegare ai circuiti anche delle capacità. La complessità diventa ancora più difficile da gestire. Senza tener conto di resistenze e capacità da aggiungere qua e là per attenuare fenomeni indesiderati. In un chip elettronico con miliardi di transistor, il numero di collegamenti d realizzare potrebbe essere dalle 5 alle 10 volte maggiore. Ovviamente il design procede per step, progettando dapprima i blocchi più semplici come le porte logiche e poi via via assemblando dispositivi sempre più complessi. Tuttavia il processo è tutt’altro che breve e semplice perché bisogna tener conto anche della realizzazione fisica dei componenti e collegamenti: non si possono sovrapporre collegamenti, bisogna disporre le piste ad adeguata distanza per evitare i disturbi, i componenti vanno disposti in un certo modo per evitare sovrapposizioni ed errori in fase di realizzazione. Esistono supporti software che aiutano i progettisti, ma non sono ancora molto efficaci. Forse Google potrebbe avere una soluzione.
Struttura di una memoria dinamica
Chip floor planning e IA: Google riuscirà a progettare chip elettronici in maniera automatica?
Il processo è noto come pianificazione del Chip floor planning, simile al progetto che sviluppano gli arredatori di interni per disporre i mobili nelle stanza. Con i circuiti digitali, tuttavia, invece di utilizzare una pianta a un piano, i progettisti devono piazzare componenti e collegamenti sul silicio. In sostanza la realizzazione fisica del dispositivo avviene applicando delle maschere alle reazioni chimiche che attaccano il silicio. Il compito dei designer è quello di disporre queste maschere in modo da realizzare un circuito funzionante. Una specie di puzzle che oggi assomiglia più che altro ad un Tetris in 3D perché i circuiti si sviluppano su 3 dimensioni.
Il processo richiede molto tempo. E con il continuo avanzamento dei componenti dei chip dei computer, i design realizzati con tanta fatica diventano obsoleti rapidamente (ecco perché pochissime aziende hanno il know how e le risorse per realizzare chip per computer). In generale un dispositivo elettronico è progettato per durare da due a cinque anni, ma negli ultimi anni specialmente nel mercato delle CPU e GPU il trend è diventato annuale.
Layout di una semplice porta logica
L’IA di Google che progetta chip per computer
I ricercatori di Google però sono riusciti ad ottenere un importante risultato nella progettazione della pianificazione del pavimento. In un recente annuncio, i senior research engineer di Google Anna Goldie e Azalia Mirhoseini hanno dichiarato di aver progettato un algoritmo che “apprende” come ottenere un posizionamento ottimale dei componenti nei circuiti. Può farlo in una frazione del tempo attualmente richiesto per tale progettazione, analizzando potenzialmente milioni di possibilità anziché migliaia, come fanno gli attuali software di supporto ai progettisti di chip per computer. In questo modo si potranno sviluppare chip che sfruttano le ultime tecnologie in modo più rapido ed economico.
Design di un semplice circuito logico digitale
Goldie e Mirhoseini hanno applicato il concetto di apprendimento di rinforzo al nuovo algoritmo. Il sistema genera “premi” e “punizioni” per ogni progetto proposto fino a quando l’algoritmo non impara a riprodurre le configurazioni migliori per i componenti. L’apprendimento per rinforzo è un metodo molto potente perché non richiede un feedback complesso dagli esperti umani (in sostanza si tratta di un sì o di un no). I ricercatori di Google affermano che dopo numerosi test hanno scoperto che il loro nuovo approccio alla progettazione basata su intelligenza artificiale era superiore ai progetti creati da ingegneri umani. I designer in una nota pubblicata su arxiv.org, un deposito di ricerca scientifica gestito dalla Cornell University, hanno affermato:
Riteniamo che sia la stessa IA a fornire i mezzi per abbreviare il ciclo di progettazione dei chip, creando una relazione simbiotica tra hardware e IA, con i quali ciascuno alimenta i progressi nell’altro.
Un po’ di storia
I chip per computer hanno fatto molta strada da quando la prima “macchina calcolatrice completamente elettronica” – ENIAC – è stata inaugurata nel 1945. Si tratta in sostanza di un enorme ammasso di 18.000 tubi a vuoto, i precursori di circuiti integrati e chip di computer e miglia di cavi. Il mostro da 6 milioni di dollari si estendeva occupando uno spazio equivalente a 3 autobus, pesava 30 tonnellate e occupava un’intera stanza del laboratorio dell’Università di Princeton, dove era stata creato. Gli iPhone di oggi presentano chip delle dimensioni di un’unghia da mignolo che sono 1.300 volte più potenti, 40 milioni di volte più piccoli e 1 / 17.000 il costo dell’ENIAC.
Il nuovo algoritmo di Google può anche aiutare a garantire la continuazione della Legge di Moore, che stabilisce che il numero di transistor inseriti in microchip raddoppia ogni uno o due anni. Nel 1970, il chip Intel 4004 ospitava 2.250 transistor. Oggi, AMD Epyc Rome ospita 39,5 miliardi di chip. Dalla sezione scienze è tutto, continuate a seguirci!
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