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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成芯片設(shè)計僅需幾小時

6月9日,英國《自然》雜志9日發(fā)表一項人工智能突破性成就,美國科學(xué)家團(tuán)隊報告機(jī)器學(xué)習(xí)工具已可以極大地加速計算機(jī)芯片設(shè)計。研究顯示,該方法能給出可行的芯片設(shè)計,且芯片性能不亞于人類工程師的設(shè)計,而整個設(shè)計過程只要幾個小時,而不是幾個月,這為今后的每一代計算機(jī)芯片設(shè)計節(jié)省數(shù)千小時的人力。這種方法已經(jīng)被谷歌用來設(shè)計下一代人工智能計算機(jī)系統(tǒng)。

  6月9日,英國《自然》雜志9日發(fā)表一項人工智能突破性成就,美國科學(xué)家團(tuán)隊報告機(jī)器學(xué)習(xí)工具已可以極大地加速計算機(jī)芯片設(shè)計。研究顯示,該方法能給出可行的芯片設(shè)計,且芯片性能不亞于人類工程師的設(shè)計,而整個設(shè)計過程只要幾個小時,而不是幾個月,這為今后的每一代計算機(jī)芯片設(shè)計節(jié)省數(shù)千小時的人力。這種方法已經(jīng)被谷歌用來設(shè)計下一代人工智能計算機(jī)系統(tǒng)。

  不同元件在計算機(jī)芯片上的布局,是決定芯片整體性能的關(guān)鍵。設(shè)計計算機(jī)芯片的物理布局既復(fù)雜又耗時,難度非常大,需要專業(yè)人類設(shè)計工程師付出大量工作。而盡管已為此進(jìn)行多年的嘗試,芯片布局規(guī)劃一直都無法實現(xiàn)自動化,需要設(shè)計工程師們花費數(shù)月的努力才能生產(chǎn)可供規(guī)模制造的布局。

  在位于美國加州的谷歌研究院內(nèi),人工智能專家阿澤利亞·米爾侯賽尼、安娜·戈迪耶及其同事最新的研究表明,機(jī)器學(xué)習(xí)工具已經(jīng)可以用來加速這一名為“布局規(guī)劃”的流程。

  研究團(tuán)隊將芯片布局規(guī)劃設(shè)計成一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題,并開發(fā)了一種能給出可行芯片設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們訓(xùn)練了一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體,讓這個智能體把布局規(guī)劃看作一種棋盤游戲:元件是“棋子”,放置元件的畫布是“棋盤”,“獲勝結(jié)果”則是根據(jù)一系列評估指標(biāo)評出的最優(yōu)性能(評估基于一個包含1萬例芯片布局的參考數(shù)據(jù)集)。

  研究人員指出,這種方法能在6小時內(nèi)設(shè)計出與人類專家不相上下或是更好的可行芯片布局,有望為今后的每一代計算機(jī)芯片設(shè)計節(jié)省數(shù)千小時的人力。

  美國加州大學(xué)圣迭戈分??茖W(xué)家安德魯·康在一篇同時發(fā)表的新聞與觀點文章中寫道,“開發(fā)出比當(dāng)前方法更好、更快、更省錢的自動化芯片設(shè)計方法,有助于延續(xù)芯片技術(shù)的‘摩爾定律’”。這里的摩爾定律,是指每塊芯片的元件數(shù)量大約每兩年會翻一番。

  安德魯·康同時表示,在這一研究中,團(tuán)隊展示的布局規(guī)劃方案已經(jīng)被用來設(shè)計谷歌的下一代AI處理器,這也顯示出其設(shè)計質(zhì)量可用于大規(guī)模生產(chǎn)。

  在不到6小時的時間里,一個深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化方法,可以自動生成芯片設(shè)計的所有關(guān)鍵指標(biāo),包括功耗、性能和芯片面積,且給出的布局圖都優(yōu)于或可與人類設(shè)計的芯片布局圖相比肩。這無疑是人工智能助力人類實現(xiàn)更好、更快、更強(qiáng)目標(biāo)的范例。有意思的是,這個人工智能現(xiàn)在又被拿去設(shè)計下一代人工智能,這讓我們看到一種共生關(guān)系——更強(qiáng)大的人工智能設(shè)計硬件,正在推動人工智能的進(jìn)步。

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