Chips usados em aplicações de inteligência artificial consomem muita eletricidade. Por conta disso, a maior fabricante mundial desses microprocessadores apresentou uma nova estratégia para torná-los mais eficientes em termos de energia: Usar a própria IA para projetá-los.
Em uma conferência no Vale do Silício na quarta-feira, a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co (TSMC), que produz chips da Nvidia, mostrou uma série de ações que espera que sejam capazes de aumentar em cerca de 10 vezes a eficiência energética dos chips de computação de IA.
Os ganhos que a TSMC espera obter vêm de uma nova geração de designs de chips em que vários “chiplets” – componentes menores de chips completos – que usam diferentes tecnologias são empacotados juntos para formar um conjunto mais eficiente.
Mas para fazer uso dessas tecnologias, as empresas que projetam chips estão confiando cada vez mais em IA de fornecedores como a Cadence Design Systems e a Synopsys, que lançaram novos produtos na quarta-feira que foram desenvolvidos em estreita coordenação com a TSMC.
Para algumas das tarefas complexas no projeto de chips, as ferramentas dos parceiros de software da TSMC encontraram soluções melhores do que os próprios engenheiros humanos da TSMC – e o fizeram muito mais rapidamente.
“Isso ajuda a maximizar a capacidade da tecnologia da TSMC, e achamos que isso é muito útil”, disse Jim Chang, vice-diretor da TSMC para o Grupo de Metodologia 3DIC, durante uma apresentação que descreveu as descobertas. “Essa coisa funciona em cinco minutos, enquanto nosso projetista precisa trabalhar por dois dias.”
A maneira atual de fabricar chips está atingindo limites, como a capacidade de mover dados para dentro e fora dos processadores usando conexões elétricas. Novas tecnologias, como a movimentação de informações entre chips por meio de conexões ópticas, precisam ser suficientemente confiáveis para serem usadas em data centers de grande porte, disse Kaushik Veeraraghavan, engenheiro do grupo de infraestrutura da Meta, que fez um discurso de abertura no evento.
“De fato, esse não é um problema de engenharia”, disse Veeraraghavan. “É um problema físico fundamental.”
(Com Reuters)
