Egy kínai kutatócsoport egy érdekes projektről adott hír a napokban, amelynek eredményeként mesterséges intelligencia alapú rendszer segítségével mindössze 5 óra alatt sikerült egy olyan processzort kifejleszteni, ami az 1991-es években nagy népszerűségnek örvendő i486SX teljesítményszintjét hozza. Anno az említett processzorral kapcsolatos fejlesztési munka több ezer mérnöki munkaórát emésztett fel, így az AI segítségével kifejlesztett processzor elég komoly fegyvertény, főleg úgy, hogy ezúttal nem asszisztensként alkalmazták a mesterséges intelligenciát, hanem rábízták, tervezze meg az adott processzort.

A félvezetőipari tervezőprogramok és a különböző folyamatok során már manapság is szerepet szánnak a mesterséges intelligenciának, viszont a fejlesztő és tervező eszközök esetében egyelőre csak asszisztensként tevékenykedik az AI. Ezt az asszisztensi feladatvégzés egyelőre azt igényli, hogy több órányi programozás keretén belül konkrétan határozzák meg a sarokköveket és az elvárásokat, már ami az adott dizájn megalkotását és kész tervek ellenőrzését illeti. Az AI alapú asszisztensi funkciók egyelőre eléggé limitáltan működnek a félvezetőipari fejlesztőeszközök területén, ám ez nem lesz mindig így, idővel egyre több és több feladatra vethetik be a mesterséges intelligenciát. Jelenleg inkább a monoton, jól automatizálható területeken próbálják kamatoztatni a technológiában rejlő lehetőségeket, ezzel az értékes mérnöki erőforrásokat az innováció szolgálatába állíthatják.

A kínai kutatók a fentiekkel szemben inkább arra voltak kíváncsiak, mi a helyzet, ha egy különböző, releváns adathalmazokon tréningezett neurális hálózatot azzal bíznak meg, hogy egy komplett processzort tervezzen. A neurális hálózat ebben az esetben nem konkrét, emberek által írt kód szerint végezte a feladatát, hanem egy nagyobb adathalmazon tréningezték, ami külső I/O példákat tartalmazott, ezek alapján hozott létre az algoritmus egy nagyméretű Boole-függvényt. Ennél a módszernél a Boole-függvényt egy bináris spekulációs diagramm nevű gráfstruktúra képviseli, amelynél korlátozták az elméleti pontosság alsó határát a Monte Carlo alapú bővítmény segítségével. A cél az volt, hogy az AI megfelelő hatásfok és megfelelő pontosság mellett dolgozzon, hiszen működő processzor készítése volt a cél, és ezt a szempontot sikerült is teljesíteni, ugyanis az algoritmus a kutatók szerint 99,99999999999%-os pontossággal dolgozott, ami igencsak figyelemreméltó teljesítmény.

A munka folyamán az AI önállóan felfedezte a von Neumann architektúrát a bemenetek és a kimenetek megfigyelése alapján. Ez azért érdekes, mert azt vetíti előre, hogy az algoritmus finomhangolásával kifejezetten finom architektúra optimalizációra is be lehet vetni a mesterséges intelligenciát, amelynek eredményeként megkerülhetőek lehetnek azok a szűk keresztmetszetnek tekinthető problémák, amelyek egy-egy fejlesztés kapcsán felbukkanhatnak, és amelyeket normál mérnöki erőforrások alkalmazása mellett meglehetősen nehéz és hosszadalmas munka megkerülni.

Hogy végül milyen processzor „született”? Mivel a RISC-V architektúra szerepelt a kutatók célkeresztjében, így egy RISC-V32AI típusjelzéssel ellátott processzor lett a végeredmény, amit a kutatók csak „CPU-AI” néven emlegetnek. A tervekből 65 nm-es csíkszélesség használata mellett vált működő chip, ami eleinte 300 MHz-es órajelen képes üzemelni, de további finomhangolás eredményeként akár a 600 MHz-es szintet is el lehet érni. A processzor képes a Linux, a SPEC CINT 2000, illetve a Dhrystone futtatására, teljesítménye pedig a fentebb említett i486SX szintjén helyezkedik el. Azt mondjuk nem árulták el a kutatók, hogy melyik i486SX processzorhoz mérték a „CPU-AI” teljesítményét, ugyanis 16 MHz-es, 25 MHz-es és 33 MHZ-es példányok egyaránt készültek az Intel népszerű termékéből.

A kutatók szerint az AI segítségével jelentősen csökkenthető lesz a processzortervezéshez szükséges idő, valamint az optimalizáció is gyorsabban letudható. A kutatók még azzal a gondolattal is eljátszottak, a kutatás eredményei alapján lehetséges-e olyan rendszereket készíteni, amelyek aztán önmagukat fejlesztik. Noha ez utóbbi jelenleg kissé elrugaszkodottnak tűnhet, idővel megteremthetik az alapjait az önfejlesztő gépeknek, ehhez persze további munkára lesz szükség, valamint megfelelő szabályozást is ki kell dolgozni a technológia megbízható és biztonságos használatához.