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Google 團(tuán)隊(duì)為了縮短芯片設(shè)計(jì)周期，將AI 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法運(yùn)用其中，EDA 巨頭Synopsys 和Cadence 也推出了類似的工具。

目前AI 芯片的開(kāi)發(fā)需要投入大量資金和時(shí)間，通常需要幾年的時(shí)間完成研發(fā)，難以滿足AI 算法更新需求。為了這個(gè)矛盾，Google 做了一個(gè)大膽的決定，讓AI 來(lái)設(shè)計(jì)AI 芯片。

在Arxiv 網(wǎng)站上有一篇論文稱「我們相信，AI 將能夠縮短芯片的設(shè)計(jì)周期，在硬件與AI 算法之間建立共生關(guān)系，并進(jìn)一步推動(dòng)彼此的進(jìn)步。我們已經(jīng)看到，有些算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在現(xiàn)有的AI 加速器上效果不佳，因?yàn)榧铀倨髟O(shè)計(jì)類似于兩年前，而那時(shí)這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算法并不存在。」還有Google 高級(jí)研究科學(xué)家Azalia Mirhoseini 稱「如果縮短設(shè)計(jì)周期，我們可以縮小差距。」

芯片開(kāi)發(fā)最耗費(fèi)時(shí)間的是「布局」，Mirhoseini 和高級(jí)軟件工程師Anna Goldie 提出了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是通過(guò)對(duì)芯片的長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)，使其能夠在24小時(shí)內(nèi)設(shè)計(jì)好Google Tensor 處理單元，并且在功耗、性能、面積上超過(guò)了專家數(shù)周的研究成果。

值得注意的是，Goldie 和Mirhoseini 的AI 布局建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題，不是通過(guò)大量數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，而是讓AI 邊做邊學(xué)習(xí)。這樣設(shè)計(jì)的好處是能夠有效調(diào)節(jié)參數(shù)，降低功率等，并且隨著設(shè)計(jì)的越多，呈現(xiàn)的效果會(huì)更好。

兩大EDA 公司也推出了相應(yīng)的工具。Synopsys 的自主AI 芯片設(shè)計(jì)工具DSO.ai(Design Space Optimization AI)。是通過(guò)芯片設(shè)計(jì)產(chǎn)生大數(shù)據(jù)流，隨著時(shí)間演變，調(diào)整設(shè)計(jì)，讓設(shè)計(jì)向多維優(yōu)化目標(biāo)發(fā)展。Cadence 為新版Cadence 數(shù)字全流程，支持機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）功能，實(shí)習(xí)統(tǒng)一布局布線和物理優(yōu)化引擎等多項(xiàng)業(yè)界首創(chuàng)技術(shù)，在吞吐量上最高提升3倍，PPA 最高提升20%。

隨著AI 技術(shù)的發(fā)展，不知道還會(huì)帶來(lái)什么樣的便捷，真是科技改變生活。

原文鏈接：

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2003/2003.08445.pdf