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人工智能可在不到6小时内完成芯片设计工作

2021-06-11 11:43:42 来源 : 网易科技

6月11日消息,谷歌称其正在使用机器学系统帮助工程师设计新一代机器学芯片。谷歌工程师表示,算法设计的芯片质量和人工设计“相当”甚至“还要更好”,但完成速度要快得多。谷歌表示,人工智能可以在不到6小时的时间内完成人工需要数月时间完成的芯片设计工作。

谷歌多年来一直在研究如何使用机器学制造芯片,本周谷歌员工发表在《自然》杂志的一篇论文证实此类研究已经应用于商业产品。谷歌开始用人工智能设计自家的TPU芯片。

据悉,TPU芯片是应用于人工智能的芯片,专门针对人工智能计算进行了优化。“我们的方法已经用于生产设计新一代谷歌TPU,”谷歌研究科学家、论文作者阿扎莉亚·米尔霍塞尼(Azalia Mirhoseini)和安娜·戈尔迪(Anna Goldie)写道。

换句话说,人工智能正在帮助推动人工智能技术的进步。

谷歌工程师在论文中指出,这项工作对芯片行业有“重大影响”。这可以让公司在设计芯片时探索架构可能的速度更快,为特定工作负载定制芯片也更便捷。

《自然》杂志的一篇评论称这项研究是一项“重要成就”,并指出此类工作可以帮助抵消摩尔定律的终结。摩尔定律是20世纪70年代出现的一个芯片设计原则,也就是芯片上的晶体管数量每两年翻一番。人工智能不一定能突破物理极限、将越来越多的晶体管压缩到芯片上,但可以帮助工程师找到提高芯片能的其他途径。

图示:谷歌的人工智能专用芯片TPU

谷歌算法处理的具体任务被称为“芯片版面规划”。通常情况下,设计师需要在计算机工具的帮助下为CPU、GPU以及内存核心等芯片子系统找到在硅晶片上的最佳布局。这些芯片子系统通过总共长达几十公里的微小线路连接在一起,芯片上每个子系统的位置均会影响芯片的最终处理速度和效率。而且,考虑到芯片制造的规模和计算周期,纳米层面上的位置调整最终会带来巨大影响。

谷歌工程师们指出,规划芯片版面对人来说需要“数月的紧张工作”,但从机器学的角度来看,完全可以像下棋那样解决这个问题。

人工智能已经证实其可以在国际象棋和围棋等棋类游戏中胜过人类。谷歌工程师们指出,芯片版面规划与此类挑战相似,只不过用的不是棋盘,而是硅片。棋盘上的棋子变成了CPU和GPU等芯片子系统器件。接下来的任务就是让机器学系统找到“获胜条件”。在国际象棋比赛中是吃掉对方的王,而在芯片设计中是计算效率。

谷歌工程师利用芯片版面规划数据集来训练一种强化的机器学算法,其中有1万个不同质量的芯片版面规划图,一些规划是随机生成的。每个规划图所需电线长度和功耗有所不同。然后,训练后的算法利用这些数据来区分版面规划的好坏,并相应生成新的设计。

当人工智能在棋类游戏中挑战人类时,机器并不一定像人类那样思考,而且经常会对熟悉问题提出意想不到的解决方案。DeepMind的AlphaGo与围棋冠军李世石对弈时就是如此,人工智能看似不合逻辑的一步棋却最终取得了胜利。

谷歌的芯片设计算法并没有带来如此戏剧的变化,但其生成的芯片版面设计与人工设计完全不同。在人工智能设计的芯片版面中,各个子系统并没有整齐排列,看起来几乎是随机分散在硅片上。《自然》杂志的一幅插图展示了这种差异,左边是人工设计的芯片版面,右边则是机器学系统设计的。由于相关设计是保密的,这些图片被作者有意做了模糊化处理。

图示:左边是人工设计的芯片版面,右边则是机器学系统设计的

这篇论文之所以值得注意,是因为其研究成果现在正被谷歌用于商业用途。但这远不是人工智能辅助芯片设计的唯一应用。谷歌还在“架构探索”等芯片设计过程的其他部分使用人工智能,而英伟达等竞争对手也在研究其他方法来加快芯片研发工作流程。用人工智能设计人工智能芯片的良循环似乎才刚刚开始。

标签: 芯片 设计 谷歌

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