구글의 안나 골디 박사 연구진은 AI에게 기존 평면 배치 설계 1만 종을 학습시켰다.
이후 빈 칩과 수백 만 개의 구성품을 주고 무작위로 배치하도록 했다. 동시에 다른 AI로 칩의 용도에 가장 적합한 평면 배치를 선별했다.
스마트폰용 칩은 배터리 수명을 늘리기 위해 전력소모를 최소화해야 하고, 데이터센터용 칩은 속도가 최우선 목표이다.
AI는 수많은 반복 학습 과정을 통해 원하는 칩에 가장 적합한 평면 배치 기법을 스스로 터득했다.
컴퓨터 칩 설계는 손톱보다 작은 크기 실리콘 평면에 '매크로'라고 부르는 수천 개의 메모리 블록과 셀이라고 하는 수천만 개의 논리회로를 배치하는 과정이다. 작은 칩 안에서 셀과 매크로는 수십 km에 이르는 선으로 연결돼 있다. 셀과 매크로의 배치를 조정해 신호를 주고받는 시간이 짧아지면 칩 성능은 올라간다. 하지만 경우의 수가 너무 많아 숙련된 기술자들도 칩을 설계하는 데 수 개월을 쓴다.
연구팀은 칩 설계가 일종의 게임과 유사한 점이 많다고 보고 AI에게 설계 방법을 학습시켰다. 셀과 매크로 조각을 회로기판에서 마치 퍼즐 맞추듯 위치를 바꿔 나타난 성능 향상을 게임의 결과로 해석하게 했다. 사람이 만든 칩 1만 개의 도면을 학습시켜 최적의 설계 방법을 찾았다.
AI는 학습에 들어간지 6시간 만에 칩 설계 전문가가 설계한 것과 비슷한 성능을 갖춘 칩을 설계하는 데 성공했다.
사람은 보통 매크로를 열을 맞춰 정렬하듯 설계하지만 AI는 매크로 자리에 구애받지 않고 이곳저곳 자유롭게 배치한 것이 통했다.
재미있는 점은 알파고가 그랬 듯,
딥러닝으로 반도체 설계도 주입시킴 + 어떻게 하면 성능이 더 좋게 나온다 공부시킴 = 6시간만에 반도체 설계함
AI는 사람이 설계한 방식과 다르게 설계했다는 점이며,
효율도 더 뛰어났다라는 점이다
점점... 특이점이 오고 있다...
알파고도 사람이 이해하기 힘든 수를 둬서 이겼는데
반도체 설계도 사람이 이해하기 힘든 설계방식임 ..ㅎㄷㄷ
