Công Nghệ AI google phát triển như thế nào
Google đã âm thầm mua lại Provino Technologies, một công ty khởi nghiệp đang phát triển hệ thống mạng trên chip (NoC) cho máy học, một cuộc điều tra của IEEE Spectrum đã phát hiện ra.
Các bộ vi xử lý mới nhất dành cho các ứng dụng AI là nơi cư trú của hàng nghìn – hoặc thậm chí hàng trăm nghìn lõi – mỗi lõi, mỗi lõi cần di chuyển một lượng lớn dữ liệu.
Công nghệ NoC có thể tăng tốc truyền thông trên các chip “nhiều lõi” như vậy bằng cách thay thế các bus truyền thống và dây dẫn trực tiếp bằng một kiến trúc quen thuộc với các mạng máy tính lớn và Internet, dựa trên các bộ định tuyến định hướng các gói dữ liệu.
Md Farhadur Reza , trợ lý giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Central Missouri , cho biết: “Công nghệ giao tiếp không được cải thiện giống như công nghệ tính toán . “Kiến trúc phi tập trung của NoC có thể có các ứng dụng chạy song song nhiều tác vụ và giao tiếp với nhau cùng một lúc. Và điều đó có nghĩa là hiệu suất sẽ được cải thiện, thông lượng sẽ được cải thiện và dây dẫn của bạn sẽ ngắn hơn ”.
Kỹ sư cũ của Apple, Shailendra Desai, đã thành lập Provino vào năm 2015 để cung cấp một nền tảng gọi là iFnai để phát triển chip NoC. Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Thung lũng Silicon với văn phòng thứ hai tại Ahmedabad, Ấn Độ.
Vào năm 2018, Provino đã huy động được 8 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A do Dell Technologies Capital, chi nhánh đầu tư của tập đoàn điện toán đa quốc gia dẫn đầu. Vào thời điểm đó, công ty đã xác định phát triển chip cho “máy học / trí tuệ nhân tạo, các ứng dụng tiêu dùng và ô tô” là trọng tâm của mình.
Daniel Docter, Giám đốc điều hành của Dell Technologies Capital cho biết: “Công nghệ của Provino có một cách tiếp cận mới đối với thiết kế hệ thống trên chip, giải quyết các yêu cầu thách thức của thiết kế chip thế hệ tiếp theo trong thị trường máy học và trí tuệ nhân tạo đang phát triển”.
Các kiến trúc NoC không chỉ nhanh hơn và ít bị tắc nghẽn dữ liệu hơn so với các chip truyền thống, chúng còn có khả năng mở rộng, cấu hình lại và khả năng chịu lỗi. Reza nói: “Có nhiều đường dẫn giữa hai nút, vì vậy ngay cả khi một liên kết bị ngắt, bạn vẫn có thể định tuyến một gói tin theo cách khác. “Điều này làm cho nó trở thành kiến trúc hiệu quả nhất cho mạng nơ-ron.”
Mạng nơ-ron nổi tiếng là chuyên sâu về tính toán, đặc biệt là trong quá trình đào tạo dựa trên sự liên lạc thường xuyên giữa “nơ-ron” và bộ nhớ.
Google bắt đầu phát triển mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) cho mạng nơ-ron vào năm 2015. Phần cứng, được gọi là đơn vị xử lý tensor (hoặc TPU ), được triển khai trong các trung tâm dữ liệu của Google để cung cấp năng lượng cho các sản phẩm AI như Dịch, Ảnh, Tìm kiếm, Trợ lý, và Gmail.
Các thông số kỹ thuật chính xác của TPU của Google vẫn chưa được biết, mặc dù một số nhà nghiên cứu của Google đã nghiên cứu công nghệ NoC trong nhiều năm.
Vào đầu tháng 2, Google đã mua 20 bằng sáng chế và đơn đăng ký bằng sáng chế cho truyền thông NoC và kiểm soát quyền lực từ Provino, với một khoản tiền không được tiết lộ. Đây dường như là toàn bộ danh mục tài sản trí tuệ của Provino.
Vào khoảng thời gian đó, công ty đóng cửa trang web của mình , và nhiều của nó kỹ sư ở Ấn Độ hiện nay mô tả mình là làm việc cho Google.
Trong khi cả Desai và Provino đều không trả lời yêu cầu bình luận, Google sau đó đã xác nhận với Spectrum rằng họ đã mua Provino. Nó không cung cấp thêm chi tiết về việc mua lại, nhưng việc mua có thể báo hiệu một động thái trong Google để áp dụng các công nghệ NoC.
Reza nói: “Vẫn còn rất nhiều thách thức từ quan điểm kiến trúc và thuật toán. Định tuyến là trung tâm của NoC và có rất nhiều câu hỏi về cách thiết kế các bộ định tuyến, các thuật toán mà chúng sử dụng, bộ đệm của chúng và dung lượng của các liên kết ”.
Tuy nhiên, bất kỳ điều gì hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu quả — và giảm mức sử dụng điện năng đáng kinh ngạc — của các hệ thống học máy, đặc biệt là ở quy mô mà Google đang vận hành, chỉ có thể là một điều tốt cho tương lai của AI bền vững