Ricursive Intelligence의 공동창업자 애나 골디(Anna Goldie)와 아잘리아 미르호세이니(Azalia Mirhoseini)는 AI가 칩 설계를 자동화하고 반복 설계에서 학습하면 컴퓨팅 수요 급증에 대응하는 데 도움이 될 수 있다고 본다. 두 사람은 TechCrunch Disrupt 무대에서 AI가 기존 방식과 다른 칩 배치를 찾아내고, 설계 시간을 줄여 다양한 용도의 칩 제작을 가능하게 할 수 있다고 설명했다.
골디는 앞으로 5년 동안 컴퓨팅 수요가 최소 1만 배 늘어날 수 있으며, 이 전망도 보수적일 수 있다고 말했다. 데이터센터를 1만 배 더 짓는 대신 칩과 데이터센터 대역폭, 웨이퍼와 반도체 생산 시설을 더 효율적으로 활용해야 한다는 설명이다.
골디는 AI가 칩 설계를 맡으면 사람이 애플리케이션 개발과 새로운 가능성 탐색에 집중할 수 있다고 주장했다. 두 창업자는 AI가 기존 칩 설계 방식에 도전하며 전통적인 배치보다 나은 성능을 낼 수 있는 비정형 레이아웃을 찾는다고 말했다.
이들이 이전에 개발한 AI 시스템 AlphaChip은 칩 구성 요소를 도넛 모양으로 배치했다. 엔지니어들은 처음에 이 설계를 낯설어했지만, 창업자들에 따르면 결과적으로 성공적이었다. 두 사람은 기존처럼 칩을 수십 개의 작은 블록으로 나누는 대신 칩 전체를 최적화한다고 설명했다. 이 방식으로 물결 모양을 포함한 복잡한 패턴을 만들 수 있으며, 자세한 내용은 추후 공개할 계획이라고 밝혔다.
골디는 새 칩 설계에 6개월에서 2년이 걸린다면 설계 대상을 매우 신중하게 골라야 하지만, 일주일 만에 설계할 수 있다면 우주, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 생물학적 컴퓨팅 등 다양한 분야에 맞춘 칩을 제작할 수 있다고 말했다. 제조 비용이 경제적으로 타당하고 에너지 효율을 높일 수 있다는 조건도 덧붙였다.
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