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用AI设计芯片:Alpha必一运动Chip带来的巨大变化

发布时间:2024-10-02 09:52浏览次数: 来源于:网络

  必一运动谷歌旗下的DeepMind推出了AlphaChip,一种将强化学习应用于实际工程问题的芯片设计系统。

  02AlphaChip能够以更快的速度、更低的成本和更少的能耗设计出超越传统方法的芯片布局。

  03除此之外,AlphaChip还为谷歌的Axion处理器等其他项目提供了设计支持,甚至外部公司如联发科也开始利用AlphaChip加速芯片开发。

  04未来,AlphaChip有望在提高设计速度、功耗优化、能效提升和应用扩展等方面取得更大突破。

  05然而,AI设计工具与人类设计师的配合仍将是未来芯片设计行业的重要课题。

  我们依赖芯片来训练强大的人工智能(AI)模型,随着AI的应用范围扩展,也开始反过来帮助我们设计更先进的芯片必一运动。

  谷歌旗下的 DeepMind 在《自然》杂志的增刊中发表了一篇文章,详细介绍了他们的最新成果——AlphaChip。

  不仅极大地缩短了设计周期,还在数小时内就能创造出超越人类设计的芯片布局,节省了大量的时间和成本,文章还公开了AlphaChip的一个预训练模型,让研究人员和工程师们可以更容易地利用这项技术必一运动。

  AlphaChip是首批将强化学习应用于实际工程问题的系统之一,能够以更快的速度、更低的成本和更少的能耗,设计出超越传统方法的芯片布局。

  AlphaChip已经被用于设计谷歌自家的TPU(张量处理单元)的最新芯片布局,这些芯片广泛应用于数据中心和移动设备中。

  设计芯片布局是一项极其复杂的任务,涉及到众多的电路模块和细微的导线连接。

  为了简化这个过程,DeepMind借鉴了AlphaGo和AlphaZero的设计思路,将芯片布局问题转化为一种“游戏”。

  AlphaChip从一个空的网格开始,逐步放置电路元件,直到完成整个布局。根据布局的效果,AlphaChip会得到反馈,进而不断优化其策略。

  ●放置元件:AlphaChip逐个选择电路元件并将其放置在网格上的某个位置。

  ●评估布局:根据当前布局的质量,AlphaChip会收到一个奖励分数。布局质量的评估标准包括电路性能必一运动、功耗、面积利用率等。

  ●优化策略:AlphaChip根据收到的奖励分数,调整其放置策略,以提高未来布局的质量。

  这种基于“边”的图神经网络方法,让AlphaChip能够理解和学习芯片组件之间的复杂关系,从而在不同的芯片设计上实现通用性,提高了布局的质量。

  AlphaChip不仅在谷歌内部发挥了重要作用,其影响力也扩散到了整个Alphabet集团、学术界以及整个芯片设计行业。

  除了TPU之外,AlphaChip还为谷歌的Axion处理器等其他项目提供了设计支持。

  外部公司,如联发科,也已经开始利用AlphaChip来加速它们最先进的芯片开发,比如用于三星手机的Dimensity Flagship 5G芯片。这不仅提升了产品的性能,还优化了功耗和芯片面积。

  联发科高级副总裁SR Tsai表示:“AlphaChip的开创性AI方法彻底改变了芯片设计的关键阶段。”

  AlphaChip的出现,开启了芯片设计的新篇章。它有潜力优化从计算机架构设计到制造的每一个环节,为智能手机、医疗设备、农业传感器等各种日常设备提供更高效、更经济、更环保的定制化芯片解决方案。

  谷歌正在积极研发AlphaChip的新版本,希望能够与全球的研究和工业界合作,共同推动这一领域的进步,朝着更快、更便宜、更节能的芯片未来迈进。

  随着AlphaChip的应用逐渐广泛化,强化学习虽然在特定任务上表现出色,但在处理更为复杂的设计约束时,可能需要更大的计算资源。

  芯片技术的快速演进,新材料和新工艺的引入将带来更多不确定性,这对AlphaChip的适应性提出了更高要求。

  AI设计工具与人类设计师的配合。尽管AlphaChip能够在短时间内生成高质量的设计方案,但在某些情况下,仍需人类设计师的经验和判断来优化最终设计。

  这种“人机协作”的设计方式如何有效结合,将是未来芯片设计行业的重要课题。

  AlphaChip的推出,不断加速我们的发展,芯片设计出了一个很大的转变。将人工智能与强化学习技术引入芯片布局规划,大幅提高了设计效率和性能,改变了传统芯片设计的方式,时代变了,以后我们人类能做什么是个大的问题。

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