L'algorithme d'apprentissage par renforcement (RL) raccourcit le temps humain

samedi 12 juin 2021
Réduisez le temps de conception des puces spécialisées pour les unités de traitement des tendeurs Réduisez le temps de conception des puces spécialisées pour les unités de traitement des tendeurs

Horaires quotidiens, Dubaï, Émirats Arabes Unis:- Publiée dans Nature, une nouvelle étude indique qu'un algorithme d'apprentissage par renforcement (RL) a été capable de concevoir des puces spécialisées pour les unités de traitement tensoriel - un type de puce utilisé en intelligence artificielle - en un temps record par rapport aux humains.

Alors qu'il faut des mois au cerveau humain pour concevoir ces puces, un algorithme d'apprentissage par renforcement (RL) est capable de les fabriquer en seulement six heures.

Les chercheurs ont écrit dans l'étude : " L'agent RL s'améliore et optimise les plans d'étage car il génère un plus grand nombre de listes de réseaux. Il semble qu'il puisse générer des plans d'étage de puce comparables ou supérieurs aux experts humains en moins de six heures , alors qu'il faut des mois aux humains pour produire des plans d'étage acceptables pour les accélérateurs modernes.

Les chercheurs de Google ont donné au programme 10 000 plans d'étage pour le découper pour analyse, puis ont trouvé comment proposer des plans d'étage qui n'utilisent pas plus d'espace, de fils et d'énergie électrique que ceux conçus par les humains.

Le plan d'étage de la puce est l'endroit où des pièces telles que les processeurs, les processeurs graphiques et la mémoire sont placées sur le silicium.

Et depuis les années 1960, il existe trois approches différentes pour placer ces pièces sur du silicium : les méthodes basées sur la segmentation, une approche stochastique et l'analyse.

Aucun d'entre eux n'a atteint le niveau de performance humaine, mais le système RL est capable de le faire assez facilement.

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