filecoin招商(www.ipfs8.vip):《自然》:人工智能提速盘算机芯片设计速率超28倍_新二皇冠最新手机登录

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原本人类专家需要破费数周时间完成的芯片结构设计,现在通过一种深度强化学习方式,平均6小时内就能完成这个历程,速率超28倍。

6月10日,来自美国加州谷歌研究院(Google Research)的Azalia Mirhoseini、Anna Goldie等在国际顶级学术期刊《科学》(Science)揭晓的一篇论文《一个快速芯片设计的布图结构方式》(A graph placement methodology for fast chip design)中指出,机械学习工具可以极大地加速盘算机芯片设计。

Barrett et al.

微芯片的面积约为几十到数百毫米平方,在一块指甲盖巨细的硅片上排列并互连了数十亿个晶体管。每个芯片可以包罗数万万个逻辑门,称为尺度单元,以及数千个存储块,称为宏块或宏。单元和宏块通过数十公里的布线互连以实现设计的功效。

芯片中单元和宏块的位置对设计效果至关主要。它们的位置决议了布线必须跨越的距离,从而影响能否在组件之间乐成布线以及信号在逻辑门之间传输的速率。

美国加州大学圣迭戈分校的Andrew Kahng在《自然》揭晓的《人工智能系统在设计微芯片平面图方面胜过人类》(AI system outperforms humans in designing floorplans for microchips)中写道,微芯片设计的成败在很洪水平上取决于“结构设计” (floorplanning)和放置的步骤。

这些步骤决议了内存和逻辑元件在芯片上的位置,响应的位置会极大地影响芯片设计是否能够知足处置速率和电源效率等操作要求。到现在为止,尤其是在结构设计方面没有任何自动化实验。因此,它经常是由专业的人类工程师在数周或数月内频频和艰辛地执行的。在芯片的设计历程中,全局布线是最庞大和耗时的阶段之一,也是决议芯片整体性能的要害。

谷歌的研究团队发现,机械学习工具可以用来加速“结构设计”的流程。该研究团队将芯片的结构设计部门设计为一个强化学习问题,并开发了可完成可行芯片设计的神经网络。他们训练了一个强化学习智能体,这个智能体会把结构设计看作一个棋盘游戏:元件是“棋子”,放置元件的画布是“棋盘”,“获胜效果”则是凭证一系列评估指标评出的最优性能(评估基于一个包罗1万例芯片结构的参考数据集)。

作者指出,这种方式能在6小时内设计出与人类专家平起平坐或是更好的可行芯片结构。

人类设计的微芯片平面图与机械学习系统天生的平面图差异

Andrew Kahng以为,“开发出比当前方式更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方式,有助于延续芯片手艺的‘摩尔定律’ 。”摩尔定律指每块芯片的元件数目约莫每两年会翻一番,这种提高速率相当于芯片上组件数目每周增添约1%。“因此,无法自动举行结构设计是有问题的――不仅由于相关的时间成本,还由于它限制了芯片开发设计中可以探索的解决方案的数目。”

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