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谷歌正在嘗試用AI開發芯片進行電路布局設計

獨愛72H ? 來源:Code8 ? 作者:Code8 ? 2020-02-19 23:31 ? 次閱讀

(文章來源:Code8)
據谷歌人工智能研究帶頭人Jeff Dean透露,谷歌正在試圖通過人工智能程序推進專用芯片的內部開發。他在近日舉行的ISSCC大會上表示,谷歌內部正在將人工智能技術用于一系列芯片設計項目。過去幾年中,谷歌開發了TPU AI硬件家族用于在服務器計算機中處理AI。

他認為,使用AI設計芯片是一個良性循環:AI讓芯片變得更好,經過改良的芯片又能增強AI算法,依此類推。Dean介紹了谷歌如何使用機器學習程序確定計算機芯片的電路布局,與人類芯片設計人員相比,其敏銳度相當甚至更高。

通常來說,芯片設計人員通常會使用軟件來確定芯片中的電路布局,有點類似于建筑物設計平面圖。為了找到滿足多個要求的最佳布局,需要考慮很多因素,提供芯片性能的同時,還要避免不必要的復雜性,否則可能增加芯片制造成本。

這種平衡需要大量的啟發式思維,現在,人工智能算法也能夠類似人類的啟發式思維方式進行芯片設計。他舉例說,深度學習神經網絡只花了24個小時就解決了問題,而人類設計師需要6至8周,前者不僅提出的解決方案更好,還減少了芯片布線數量,提高了效率。

這個深度學習程序類似于Google DeepMind部門開發的AlphaZero程序,只不多這次不是用于下棋,而是設計出最優的芯片電路布局。與Go不同的是,這個解決方案的“空間”要大得多,同時要滿足很多要求,而不是贏得比賽這單一的目標。

他說,目前這個研究還處于早期階段。“我們正在讓設計師進行試驗,看看如何在工作流程中使用該程序……以及看看在哪些方面可以改進。”谷歌進軍AI設計領域正處于芯片生產復興之時。有機器學習科學家認為,專用AI硬件可以催生更大的、更高效的機器學習軟件項目。

Dean認為,除了谷歌之外,還有很多AI硬件初創公司例如Cerebras Systems和Graphcore會給市場帶來多樣性,并迅速崛起。這種多樣性會很有意思。“我不確定這些初創公司是否能夠在市場中生存下去,但這很有意思,因為其中很多初創公司采取了完全不同的設計方式。”

當被問及這些芯片是否會融入某些標準設計的時候,Dean稱,多樣化是很有可能的,至少就目前來看。“機器學習被用于解決各種各樣的問題,當選擇多多的時候,你肯定不會只盯著一個選擇,至少有五個或六個不同的設計方案。”“究竟哪些設計方法會脫穎而出,這一點令人期待,不管是能夠解決很多問題的通用方法,還是加速某個方面的專業化方法。”

當被問及谷歌AI硬件是否可能延伸到其現有產品之外時,他回答說:“哦,是的。”“毫無疑問,機器學習正在被越來越廣泛地用于谷歌產品中,這些產品既包括基于數據中心的服務,也有很多手機上的產品。”當被問及谷歌是否會進一步擴大多樣性的時候,Dean回答說:“我認為會的。”“即使在非數據中心領域,你會也看到不同高功率環境之間的區別,不一定是1瓦,有可能是50或100瓦。”“因此,針對不同環境,你需要不同的方法。”
(責任編輯:fqj)

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