神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成芯片設(shè)計(jì)僅需幾小時(shí)

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

　　不同元件在計(jì)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(jì)計(jì)算機(jī)芯片的物理布局既復(fù)雜又耗時(shí)，難度非常大，需要專業(yè)人類設(shè)計(jì)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，需要設(shè)計(jì)工程師們花費(fèi)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(duì)將芯片布局規(guī)劃設(shè)計(jì)成一個(gè)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(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們訓(xùn)練了一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體，讓這個(gè)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(píng)估指標(biāo)評(píng)出的最優(yōu)性能（評(píng)估基于一個(gè)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(shí)內(nèi)設(shè)計(jì)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(jì)算機(jī)芯片設(shè)計(jì)節(jié)省數(shù)千小時(shí)的人力。

　　美國加州大學(xué)圣迭戈分校科學(xué)家安德魯·康在一篇同時(shí)發(fā)表的新聞與觀點(diǎn)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(dòng)化芯片設(shè)計(jì)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?jī)赡陼?huì)翻一番。

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

　　總編輯圈點(diǎn)

　　在不到6小時(shí)的時(shí)間里，一個(gè)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化方法，可以自動(dòng)生成芯片設(shè)計(jì)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(jì)的芯片布局圖相比肩。這無疑是人工智能助力人類實(shí)現(xiàn)更好、更快、更強(qiáng)目標(biāo)的范例。有意思的是，這個(gè)人工智能現(xiàn)在又被拿去設(shè)計(jì)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(jì)硬件，正在推動(dòng)人工智能的進(jìn)步。