Google travaille actuellement sur l’automatisation du plan de masse des puces électroniques. Le recours à l’intelligence artificielle réduit considérablement la durée d’une des étapes les plus laborieuses dans la conception des microprocesseurs et améliore les performances finales.


au sommaire


    Un microprocesseur est composé de milliards de transistors, avec des dizaines de millions de portesportes logiques et des milliers de blocs mémoire. Le plan de masseplan de masse, qui définit leur placement, est une étape longue et laborieuse réalisée uniquement par des ingénieurs humains. Dans un article publié dans Nature, des chercheurs de chez Google ont détaillé une nouvelle méthode pour créer un plan de masse en utilisant l'intelligence artificielle.

    Le placement de chaque élément est crucial pour obtenir de bonnes performances. Toutes les interconnexions représentent des kilomètres de câblage. Les branchements doivent être faits au plus court possible pour réduire les délais de transmission des signaux entre les éléments et laisser un maximum de place pour ajouter d'autres composants.

    À gauche, un plan de masse conçu par un humain. À droite, la version mise au point par l’intelligence artificielle. © Nature
    À gauche, un plan de masse conçu par un humain. À droite, la version mise au point par l’intelligence artificielle. © Nature

    Plusieurs mois de travail en quelques heures

    Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage par renforcement profond, en partant de 10.000 plans de masse existants. En moins de six heures, l'IAIA est capable de créer un plan de masse qui prend habituellement plusieurs semaines à plusieurs mois. Le résultat est très différent de ceux que produisent les ingénieurs humains. Un placement basé sur l'optimisation, et non sur une bonne organisation, se révèle bien souvent meilleur. Les microprocesseurs conçus par l'IA sont plus performants, consomment moins, et les puces sont plus petites.

    Cette avancée promet des gains considérables en performances et en autonomie pour les appareils électroniques dans les années à venir. En plus d'optimiser les microprocesseurs actuels, l’IA permettra d'accélérer le développement des prochaines générations de puces électroniques.