사람들이 AI를 사용하는 몇 가지 이상한 방법이 있고 완전히 이해되는 몇 가지 사용 방법이 있습니다. 후자의 경우, AI 시스템이 AI 시스템을 실행할 수 있는 디지털 기계를 설계하고 구축하는 데 역할을 하기 시작하는 것은 시간 문제였습니다. Quilter AI 팀은 해당 작업을 위해 특별히 설계된 AI 소프트웨어 도구를 사용하여 선두를 달리고 있습니다. AI는 이미 CPU를 설계하는 데 도움을 주었고 이제는 전체 컴퓨터를 설계하는 데 도움을 주었습니다. 컴퓨터는 처음 요청했을 때 부팅되는 것으로 알려졌습니다.
AI 지원 설계 워크플로를 사용하여 회사는 843개의 개별 구성 요소로 구성된 완전한 기능의 컴퓨터를 생산했습니다. Project Speedrun으로 알려진 이 컴퓨터는 모든 면에서 그 이름에 걸맞은 성능을 발휘했습니다. 일주일도 채 안 되어 개념 단계부터 완전히 작동하는 컴퓨터까지 완료되었습니다. 회사에서는 일반적으로 이 작업에 약 3개월이 걸린다고 말합니다.
이것은 단순한 개념 증명 컴퓨터도 아니었습니다. 이는 두 개의 인쇄 회로 기판에 분산된 실제 Linux 기반 컴퓨터였으며 Quilter의 AI 플랫폼을 사용하여 단일 엔지니어가 설계했습니다. 컴퓨터의 디자인은 루프에서 인간을 완전히 제거하지 못했습니다. 엔지니어는 여전히 시스템의 회로도, 요구 사항 및 제약 조건을 정의했습니다. AI가 한 일은 반복적인 작업을 수행하는 것이었습니다. 레이아웃과 라우팅을 설계하는 ‘당나귀 작업’을 처리함으로써 AI는 기존 하드웨어 프로젝트가 첫 번째 레이아웃 수정에 도달하는 데 걸리는 시간보다 더 짧은 시간에 현실이 되는 컴퓨터 구축을 가능하게 했습니다.
AI가 컴퓨터 설계 및 제작에 어떻게 도움을 주었나요?
대부분의 AI는 작업을 수행하기 전에 인간의 프롬프트가 필요하며 이 프로젝트도 다르지 않았습니다. AI가 출시되기 전에 인간 엔지니어가 시스템의 회로도를 정의하고 모든 구성 요소를 선택했습니다. 또한 인간은 설계가 충족해야 하는 전기적, 물리적, 제조 제약 조건도 결정했습니다. 즉, AI가 처음부터 이것을 발명한 것이 아닙니다. 오히려 그것은 인간의 촉구에 의해 제시된 명확한 시나리오에 응답하고 있었습니다. 좋습니다. 이는 일반적인 ChatGPT 프롬프트보다 더 복잡하지만 그럼에도 불구하고 기본 메커니즘은 유사합니다.
AI가 레이아웃을 완성한 후 기존 PCB 제조 및 보드 조립 프로세스를 통해 설계가 이루어졌습니다. 그런 다음 엔지니어들은 정리 단계를 수행하여 필요하다고 판단되는 사소한 조정을 수행했습니다. 중요한 것은 Quilter가 “이것은 구조 노력이 아니었다”고 주장합니다. AI가 생성한 핵심 레이아웃은 대대적인 재설계나 경로 변경 없이 그대로 유지되었습니다. ‘연마’에는 단 38.5시간이 걸렸습니다. 맥락에 따라 회사에서는 유사한 비 AI 지원 빌드에 대한 인용 시간이 428시간이라고 말합니다.
디자인 작업이 완료되고 광택이 적용되면 Quilter의 AI 시스템은 그러한 빌드에 일반적으로 필요한 리소스와 시간의 일부만 필요한 컴퓨터를 만드는 데 도움이 되었습니다. 이 경우 최종 결과는 NXP i.MX 8M 미니 쿼드 프로세서, 2GB RAM, 32GB 스토리지, 오디오, 비디오 출력, 이더넷 및 PCIe 슬롯을 실행하는 컴퓨터였습니다.
첫 번째 부팅 성공이 이야기의 끝이 아닌 이유
Quilter는 자사의 AI 설계 컴퓨터가 첫 번째 시도에서 부팅되었다고 말합니다. 하드웨어 개발에서는 이 이정표 자체가 이례적이지만 프로젝트가 중단된 곳은 아닙니다. 첫 번째 부팅의 성공이 확실히 개념을 입증한 반면, 프로젝트를 맡은 Quilter 팀은 부팅 이상의 기능을 수행할 수 있음을 보여주고 싶었습니다. 그들은 이것이 켜질 수 있는 컴퓨터가 아니라 실제로 사용할 수 있는 기계라는 것을 보여주고 싶었습니다.
초기 가동 후 시스템은 전체 Linux 환경을 실행하도록 구성되었으며, 이를 통해 팀은 소프트웨어가 지속적인 요구를 시작했을 때 컴퓨터가 어떻게 작동하는지 관찰할 수 있었습니다. 이는 엔지니어들에게 갈등을 일으킬 수 있는 단계 중 하나입니다. 많은 초기 개정 보드가 실패하거나 약점을 보일 수 있는 지점입니다. 일반적으로 이는 전력 공급, 신호 무결성 또는 원치 않는 열 특성과 같은 미묘한(또는 그다지 미묘하지 않은) 문제가 모두 명백해질 수 있는 경우입니다. Quilter에 따르면 AI 지원 보드는 이 단계에서 예상대로 작동했습니다.
앞서 언급했듯이 Quilter는 이것이 사용 가능한 컴퓨터임을 보여주고 싶었습니다. 테스트하는 동안 YouTube, 게임(AngryBots)은 물론 Google Meet 및 LibreOffice를 포함한 생산성 제품군을 성공적으로 실행했습니다. 일주일도 안 되어 설계 단계부터 첫 부팅까지 완료한 기계이자 AI가 설계한 최초의 컴퓨터인 것치고는 나쁘지 않습니다. 모든 성능, 테스트 및 개발 데이터는 Quilter 자체에서 제공되었지만 결과는 여전히 컴퓨터 설계에 AI가 참여하는 것이 표준이 되는 미래를 가리킵니다.
