Ricursive Intelligence 창업자 Anna Goldie와 Azalia Mirhoseini는 더 효율적인 AI 칩 설계가 컴퓨팅 위기 해결에 도움이 될 수 있다고 믿는다. 두 창업자는 수요일 TechCrunch Disrupt에서 자신들의 스타트업 이 칩을 설계하고, 각 반복으로부터 학습하며, 후속 설계를 개선할 수 있는 AI를 개발하고 있으며, 이는 모두 칩 설계 과정을 자동화하고 가속화하는 것을 목표로 한다고 상세히 설명했다.
“앞으로 5년 안에 컴퓨팅 수요가 최소 10,000배는 더 늘어날 것이라는 인식이 있는데, 이는 어느 정도 보수적인 전망일 수 있습니다.”라고 Goldie는 무대에서 말했다. “그래서 우리는 10,000배 더 많은 데이터 센터를 짓고 싶지 않습니다. 우리는 더 효율적이고, 그 데이터 센터의 대역폭을 더 효율적으로 사용하며, 웨이퍼와 팹을 더 효율적으로 사용하는 칩을 만드는 것이 도움이 된다고 생각합니다. 만약 [데이터 센터를] 우주 같은 곳에 만들더라도, 글쎄요, 더 이상 태양을 볼 수 없게 될 테니까요.”
AI가 자체 칩을 설계한다는 생각에 두려움을 느끼는 사람이 있을 수 있지만, Goldie는 AI가 칩 설계를 맡도록 하면 인간은 애플리케이션 개발과 컴퓨팅으로 달성할 수 있는 것을 확장할 수 있는 새로운 가능성 탐구에 집중할 수 있다고 주장한다.
“모든 것이 변화하는 방식은, 인간은 훌륭한 아이디어와 창의적인 생각을 제공하고, 실행은 AI가 처리하는 것이라고 생각합니다.”라고 Goldie는 말했다. “그리고 이는 칩 설계, 소프트웨어 개발 및 다른 분야에서 일어나고 있습니다. 그리고 그것이 바로 recursive가 칩 설계를 위해 하는 일입니다.”
창업자들은 AI가 기존 설계보다 더 우수한 성능을 낼 수 있는 비전통적인 배치를 발견함으로써 전통적인 칩 설계 방식에 도전하고 있다고 말한다. 예를 들어, 창업자들이 이전에 개발한 AI 시스템인 AlphaChip은 처음에 엔지니어들을 놀라게 했지만 결국 성공적인 것으로 입증된 원형의 “도넛 모양” 칩 구성 요소 배치를 만들어냈다.
그들은 칩을 수십 개의 작은 블록으로 분할하는 전통적인 방식을 따르는 대신 칩 전체를 최적화하고 있다고 설명했다. 이 접근 방식을 통해 AI는 물결 모양 디자인을 포함한 정교한 패턴을 만들 수 있으며, 두 사람은 앞으로 이에 대해 더 공유할 계획이라고 말했다.
창업자들은 또한 AI 설계 칩이 이전에는 불가능했을 수 있는 온갖 종류의 칩을 만드는 것을 가능하게 할 것이라고 주장했다.
“새로운 칩을 설계하는 데 6개월, 1년 또는 2년이 걸린다면, 설계할 칩을 극도로 신중하게 선택해야 합니다.”라고 Goldie는 말했다. “하지만 칩을 일주일 정도에 설계할 수 있다면, 예를 들어 제조를 위해 우주, AR, VR, 생물 컴퓨팅 같은 다양한 유형의 애플리케이션을 위한 맞춤형 칩을 설계할 수 있고, 재정적으로도 그렇게 하는 것이 타당하며, 우리는 더 에너지 효율적일 수 있습니다.”