Проектиране на чип с AI: 20 месеца до първи силиций

преди 2 часа

време за четене: 4 мин.

На конференцията Hot Chips 2026 OpenAI представи данни за разработката на собствения си ускорител за извод. Екип, който средно е бил под сто души, е стигнал от първата архитектурна идея до първи силиций за под 20 месеца, а от първия код за описание на схемата до предаване за производство са минали девет. Компанията приписва част от скоростта на собствените си модели, но всички тези числа идват от нейната презентация и никой отвън не е могъл да ги провери.

Робот държи силициева пластина към светлината, а на масата пред него стои един-единствен празен стол с папка с чертежи

Какво точно направиха моделите

Разликата между заглавието и съдържанието тук е цялата новина. Моделите не са начертали чипа. Според представеното те са свършили четири вида работа. Писали са и са преработвали код за описание на схемата, като над половината от ядрото е на езика XLS, а хората са останали автори. Търсили са компромиси между скорост, мощност и площ, откъдето идва и най-цитираното число: 10% по-малка площ на матричните умножителни блокове спрямо оптимизирана човешка база, и 8% при съседния блок. Помогнали са при подреждането на схемата в блок, който иначе не би се побрал. И са ускорявали изчислителни ядра.

Архитектурата, инженерните решения и последната дума остават при хората, а моделите пишат код, търсят компромиси и ускоряват готови ядра. Ръководителят на разработката го казва направо: работата се води от инженерите, те са крайният арбитър, а процесът не може да бъде автоматизиран докрай.

Проектиране на чип: къде моделът помага най-много

Проектиране на чип не е една задача, а десетки различни, и моделите не помагат еднакво на всички. Най-силният резултат е в оптимизацията на изчислително ядро. По едно ядро за внимание производителността се качва от 0,31% до 88,94% от теоретичния таван за около 40 часа. Таванът тук се смята от изчислителната мощ и честотната лента на самия чип, тоест това е оптимизация на софтуер върху готов хардуер, а не архитектурно постижение. Същото важи и за останалите печалби.

Най-големите приноси са в задачи, които приличат на писане на софтуер, а не в самата архитектура. Това съвпада и с наблюдението на един от участниците в разработката, че моделите се справят по-добре именно с нещата, които изглеждат като софтуер. За хора, които обмислят проектиране на чип като кариера, това е по-полезното от всяко число: автоматизира се писането и пробването на варианти, не отсъждането между тях.

Нашият анализ

Източникът на всички твърдения за производителността е един и същ - презентацията на компанията. Изданието, което ги публикува, е свършило собствена работа и е потърсило четирима външни специалисти, но те коментират правдоподобността, а не са проверявали данни. Единият от тях нарича участието на партньора по производството съществено, а числото под сто души не включва неговите хора. Чипът не се продава извън компанията, тоест никоя друга лаборатория не може да повтори теста дори да поиска.

Самият ускорител не е новина - той беше обявен през юни и го описахме в по-ранна наша новина. Новото сега е как е направен. Обявените характеристики са 13,4 петафлопса при четирибитова аритметика и 216 гигабайта памет от най-новото поколение на чип. Тук също има какво да се научи за четенето на такива материали: една публикация дава 232 гигабайта, а четири други дават 216 и числото се разлага чисто на шест стека по 36. При разминаване печели числото, което има техническо обяснение.

Какво може да се направи

За организация, която обмисля подобни инструменти, полезното не е бройката, а разпределението на работата. Моделите не махнаха инженера, а преместиха задачата му. Производството на варианти поевтиня драстично, следователно тясното място се мести към прегледа и отсъждането. Умението, което расте в цена, е да се четат и отхвърлят чужди варианти, не да се произвеждат повече от тях.

Второто е навик, а не инструмент. Когато твърдение за ускорение идва от този, който продава ускорението, първият въпрос е кой е измервал и може ли някой друг да повтори измерването. В този случай отговорът е известен и отрицателен, което не прави числата неверни, а само непроверени.

Заключение

Разработка за 20 месеца с екип под сто души е сериозно постижение, ако е вярна. Засега тя е твърдение на производителя, а най-проверимата част от историята е, че печалбите са там, където работата прилича на софтуер.

Помагаме на български технологични екипи да преценяват кога AI инструментите наистина съкращават цикъл и кога само местят работата - със собствено измерване, не по чужди твърдения. Услугите ни покриват одит, оценка на готовност, обучение на екипи и имплементация на специализирани AI автоматизации за всяка организация. Препоръчваме консултация при въвеждане на генериране на код в инженерен процес. [Свържете се с нас за консултация: academy@razvivai.se]