今週、Googleはチップレイアウト設計のための強化学習手法「AlphaChip」を発表しました。AlphaChip AIは、チップのフロアプラン設計を大幅に高速化し、性能、消費電力、面積の面でより最適化することを約束します。今回公開されたこの強化学習手法は、GoogleのTensor Processing Unit（TPU）の設計に大きく貢献し、MediaTekをはじめとする他社にも採用されています。
チップ設計レイアウト、つまりフロアプランは、従来、チップ開発において最も時間と労力を要するフェーズでした。近年、Synopsysは開発を加速し、チップのフロアプランを最適化するAI支援チップ設計ツールを開発しました。しかし、これらのツールはかなり高価です。Googleは、このAI支援チップ設計アプローチをある程度民主化したいと考えています。
現在、GPUのような複雑なチップのフロアプランを人間が設計する場合、約24ヶ月かかります。それほど複雑ではないチップのフロアプランニングには数ヶ月かかることもあり、設計チームは通常かなり大規模になるため、数百万ドルのコストがかかります。Googleによると、AlphaChipはこのタイムラインを加速し、わずか数時間でチップレイアウトを作成できるとのことです。さらに、AlphaChipの設計は電力効率とパフォーマンスを最適化するため、優れていると言われています。Googleはまた、TPUとTrilliumの様々なバージョンにおける配線長の短縮を人間の開発者と比較したグラフも示しました。
AlphaChipは強化学習モデルを採用しており、エージェントは事前に設定された環境下で行動を起こし、その結果を観察し、これらの経験から学習することで、将来的により良い選択を行います。AlphaChipの場合、システムはチップのフロアプランニングを、空白のグリッド上に回路部品を1つずつ配置する一種のゲームとして捉えています。グラフニューラルネットワークを用いて部品間の関係性を理解し、より多くのレイアウトを解くにつれてシステムは向上していきます。
2020年以降、AlphaChipはGoogle独自のTPU AIアクセラレータの設計に利用されており、Googleの大規模AIモデルやクラウドサービスの多くを駆動しています。これらのプロセッサは、GoogleのGeminiとImagenを支えるTransformerベースのモデルを実行しています。AlphaChipは、最新の第6世代Trilliumチップを含む、各世代のTPUの設計を改良し、より高いパフォーマンスと開発の迅速化を実現してきました。しかしながら、GoogleとMediaTekはどちらも限られたブロックセットでAlphaChipに依存しており、作業の大部分は依然として人間の開発者が行っています。
AlphaChipは現在までに、GoogleのTPUやMediaTekのDimensity 5Gシステムオンチップなど、様々なプロセッサの開発に利用されており、これらは様々なスマートフォンで広く採用されています。その結果、AlphaChipは異なる種類のプロセッサ間で汎用化することが可能になりました。Googleによると、AlphaChipは幅広いチップブロックで事前学習されているため、より多くの設計を練習するにつれて、より効率的なレイアウトを生成できるようになります。人間の専門家は学習し、その多くは高速に学習しますが、機械の学習速度は桁違いに速いのです。
チップ開発におけるAIの活用拡大
Googleによると、AlphaChipの成功は、チップ設計の様々な段階でAIを活用するための新たな研究の波を巻き起こしているという。これには、論理合成、マクロ選択、タイミング最適化といった分野へのAI技術の拡張が含まれる。これらの分野は、SynopsysとCadenceが既に提供しているが、高額な費用がかかる。Googleによると、研究者たちはAlphaChipのアプローチをチップ開発のさらに先の段階にどのように適用できるかについても検討しているという。
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Googleの声明には、「AlphaChipは、ロジック合成からフロアプランニング、タイミング最適化など、設計フロー全体にわたって、チップ設計のための強化学習に関するまったく新しい研究分野に影響を与えている」と書かれている。
Googleは将来を見据え、AlphaChipがチップ設計ライフサイクル全体に革命をもたらす可能性を秘めていると考えています。アーキテクチャ設計からレイアウト、製造に至るまで、AI主導の最適化によってチップの高速化、小型化（つまり低コスト化）、そしてエネルギー効率の向上が期待されます。現時点では、GoogleのサーバーとMediaTek Dimensity 5G搭載スマートフォンがAlphaChipの恩恵を受けていますが、将来的にはその応用範囲がほぼあらゆる分野に広がる可能性があります。
AlphaChip の将来のバージョンはすでに開発中ですので、AI を活用したさらなるチップ設計にご期待ください。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
