Система Architect Labs прошла путь от технического задания до рабочего прототипа без участия инженеров на этапах проектирования, верификации и программирования
20 сентября 2026, 22:25Искусственный интеллектDarth Sahara0
Платформа Architect Labs самостоятельно создала энергоэффективный ИИ-ускоритель Redwood, начиная с текстового технического задания и заканчивая рабочей реализацией на программируемой вентильной матрице (FPGA). Инженеры предоставили лишь высокоуровневую инструкцию, после чего система сама выполнила моделирование производительности, сгенерировала описание цифровой схемы, провела тестирование и верификацию, а также подготовила прошивку и программные ядра.
Полный процесс занял меньше 2 недель, а после изменения спецификации новая версия разрабатывалась на FPGA менее чем за 48 часов.
В традиционном проектировании многие решения фиксируются на различных этапах, поэтому изменения нужно вносить вручную или переносить на следующее поколение микросхемы. Architect Labs предлагает вместо этого единый цикл оптимизации, в котором аппаратное обеспечение и программное обеспечение проектируются и тестируются совместно. По словам разработчиков, система способна одновременно исследовать пространство вариантов микроархитектуры значительно шире, чем человеческая команда за тот же временной промежуток. Для отдельных блоков она генерировала несколько вариантов с различной логикой управления и путями прохождения данных, после чего проводила сравнение по площади и временным характеристикам.
Redwood на данный момент существует исключительно в виде FPGA-реализации, поэтому утверждения о превосходстве над любыми компаниями касаются не самого чипа, а полученных расчетов. В эксперименте Redwood Nano на FPGA продемонстрировал 12,1 токена/с при частоте 250 МГц на модели Qwen3 0.6B, в то время как Nvidia Jetson Orin Nano достиг 28 токенов/с при 1020 МГц. Для будущей версии, произведенной по техпроцессу Samsung на 8 нм, исследователи прогнозируют 49 токенов/с при потреблении 1,335 Вт по сравнению с 2,59 Вт у Jetson Orin Nano. Это соответствует расчетному преимуществу в 1,75 раза по производительности и 3,4 раза по производительности на ватт, однако эти показатели еще предстоит подтвердить на физическом кристалле.
Архитектура Redwood нацелена на снижение задержек и энергозатрат за счет размещения данных в непосредственной близости к вычислительным блокам. Чип состоит из однородных «блоков» (tile-based), каждый из которых выполняет свою часть работы и передает данные соседнему, вместо постоянного обращения к общей памяти. Управление отделено от вычислений, отдельные блоки могут замедляться или отключаться, а встроенный глобальный таймер задает расписание выполнения ядер. По данным разработчиков, все блоки достигли 95% покрытия кода и функционального покрытия, а первая RTL-версия, отправленная из симуляции на FPGA, не выявила ошибок.
Отдельно исследователи провели эксперимент, который они называют «ранней формой рекурсивного самоулучшения». Они развернули Qwen3 на Redwood, подключили модель как инференс-эндпоинт внутри своей ИИ-системы и использовали ее для поиска оптимизаций собственных операций. В результате система обнаружила несколько вариантов улучшения временных характеристик и ядер. Однако этот эксперимент значительно уже того, что обычно подразумевают под «автономным самоулучшением ИИ».
Следующий этап — физическое проектирование, подготовка к производству и проверка Redwood на кремнии. Architect Labs сообщает, что работает над выпуском чипа по техпроцессу TSMC. Именно этот этап должен продемонстрировать, насколько расчетные характеристики сохранятся после производства: пока Redwood декларирует возможность сократить цикл разработки аппаратуры с лет до недель, превосходя серийные решения.
Источники:venturebeatИскусственный интеллект0Искусственный интеллектПолупроводники6 минут назад
Источник