“닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐”는 잘 알려진 수수께끼이다. 어렸을 때, 우리 중 많은 사람들은 그것으로 좋은 시간을 보냈다. 이런 종류의 수수께끼는 무엇이 원인인지를 알아내기 위한 연습이다. (두통을 유발할 수 있는) 닭과 달걀 시나리오는 차치하고라도, 나는 좀 더 현대적이고 첨단적인 버전을 보고 싶다: “AI가 먼저인가, AI를 가속시키는 칩이 먼저인가?” 이것은 언뜻 보기에 속임수 질문으로 보인다. 인공지능 알고리즘은 꽤 오랫동안 존재해 왔다. 연구 분야는 AI 알고리즘의 속도를 높이기 위한 칩이 존재하기 훨씬 전인 1950년대에 시작되었다. 칩이 생기기 전에 말이야, 그 문제 때문에.
그러나 이 수수께끼에는 또 다른 반전이 있다. 인공지능은 언제부터 현실이 되었는가? 칩이 인간과 같은 속도로 AI 알고리즘을 실행할 수 있을 정도로 강력해지면 이런 일이 일어난다고 주장할 수 있다. 누군가 알렉사에게 질문을 하면, 답은 다음 주가 아니라 1초 이내에 도착해야 합니다. 그래서 인공지능 가속기 칩은 인공지능을 현실화하지만 인공지능 알고리즘이 없으면 가속할 것이 없다. 우리는 이제 어느 것이 먼저인지를 결정하기 위한 순환 과정을 시작할 수 있다.
그게 무슨 상관이야?
여러분은 이 추론의 선을 잠재적으로 흥미롭지만 관련이 없는 것으로 치부할 준비가 되어 있을지도 모른다. 계속하기 전에 다음 사항을 고려하십시오.
인공지능이 널리 보급됨에 따라 더 빠르고, 작고, 저전력 가속기에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 가속기를 설계하는 것은 매우 어렵다. 시장 출시 기간 요구를 충족하기 위해 이를 더 빨리 처리해야 하는 필요성은 문제를 복잡하게 만들 뿐입니다. 인공지능이 인공지능 칩을 만드는 데 사용될 수 있다면 어떨까요? 그것은 판도를 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그것은 정확히 일어나고 있는 것으로 밝혀졌다. 좀 더 자세히 조사해 봅시다.
AI 칩을 위한 AI 주변의 유행
이것이 사실로 밝혀졌고, 많은 사람들이 그것에 대해 이야기하고 있다. 올해, 만약 여러분이 그 주제에 대해 생각을 불러일으키는 견해를 갖고 싶다면, 핫칩스로 가세요. 시놉시스의 회장 겸 공동 CEO인 아트 드 게우스가 기조연설 ‘인공지능은 인공 건축가를 필요로 하는가?’를 할 예정이다.
칩 디자인과 인공지능에서 작용하는 힘에 대해 더 알고 싶다면, 나는 Stelios Diamantidis의 블로그 게시물을 강력하게 추천한다. 스텔리오스는 Synopsys AI 전략 및 제품 관리 책임자이자 머신러닝 센터 오브 엑설런스(Machine Learning Center of Excellence)의 설립자로, 통합 컴퓨터 시스템의 설계 및 제조의 주요 중단에 머신러닝(ML) 기술을 적용하는 데 중점을 두고 있다. 그는 AI와 칩 설계 사이의 상호 작용에 대해 많은 생각을 했다.
그는 또한 그것을 해결하기 위해 몇 가지 조치를 취했다. 스텔리오스는 모든 프로젝트에서 지속적으로 더 나은 결과를 얻기 위해 이전의 칩 설계 노력에서 학습하기 위해 AI를 사용하는 유명한 애플리케이션에서 작업했다. 디자인 공간 최적화(DSO)는 이 기술에 주어진 이름이다. 나는 그것이 무엇을 하는지 설명하기 위해 Stelios의 블로그 게시물을 바꿔 말할 것이다. 그는 그것을 나보다 훨씬 더 잘 설명한다.
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