Le machine learning continue sa route et offre de l'aide dans le design de puces

Ce n’est pas la première fois que des travaux sont effectués pour assister les humains dans des tâches de conception de bidules informatiques, cependant il ne s’agissait alors que de tests permettant de vérifier les comportements de descriptions bas-niveau de puces - à peu près le même genre de fichier que ceux dérobés à AMD il y a quelque jours.

Dans le papier du jour, rédigé par des ingénieurs de chez Google, il est question d’assistance un peu plus poussée, puisque l’algorithme s’attaque ici au placement d’unités logiques au sein du silicium. Le principe est même d’aller créer des puces accélératrices... de machine learning, justement. L’idée est loin d’être bête : les découvertes dans le domaine avancent rapidement, au point que les accélérateurs actuellement sur le marché sont issus de designs répondant aux besoins d’il y a un ou deux ans du fait du délai de conception, validation et mise en productions des puces. Or, ces modèles datés ne sont pas aussi efficaces que promis sur les programmes contemporains... dommage !

Et, dans quelques années... (ou pas)

Pour ce faire, les chercheurs ont reformulé le problème de placement sous contraintes spatiales des unités logiques (mémoire comme cœurs de calcul) d’un accélérateur sous forme d’une équation facilement résoluble par un réseau de neurones utilisant du deep reinforcement learning. Bien que récente, cette méthode d’imitation n’est pas nouvelle et a eu le vent en poupe depuis son efficacité démontrée par AlphaGo, l’IA ayant vaincu un grand champion du monde de Go il y a quelques années.

Après entraînement et en utilisant l’accélérateur TPU (Tensor Processing Unit) maison de chez Google, le bouzin a réussi en 24 heures à réaliser un équivalent estimé à plusieurs semaines de développement manuel humain. Reste à évaluer la pertinence du design ainsi créé, et à voir si l’industrie est prête à remplacer ses ingénieurs par des machines plus difficilement compréhensibles ! (Source : IEEE Spectrum)