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谷歌正在使用AI设计可加速AI的芯片

这种新的强化学习算法,可以优化组件在计算机芯片上的放置,以使其更高效,更省电。

作者: | 2020-03-28 13:23:35

据了解,谷歌正在使用AI设计可加速AI的芯片,这种新的强化学习算法,可以优化组件在计算机芯片上的放置,以使其更高效,更省电。

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芯片放置也称为芯片平面布置图,是一个复杂的三维设计问题。它需要在受限区域中跨多层仔细配置数百个(有时甚至数千个)组件。传统上,工程师将手动设计配置,以最大程度地减少组件之间使用的电线数量,以提高效率。然后,他们使用电子设计自动化软件来模拟和验证其性能,单个平面图最多可能需要30个小时。

由于每个芯片设计需要投入时间,因此传统上认为芯片的使用寿命为两到五年。但是,随着机器学习算法的迅速发展,对新芯片架构的需求也在加速增长。近年来,一些用于优化芯片布局规划的算法试图加快设计过程,但在跨多个目标(包括芯片的功耗,计算性能和面积)的优化能力方面受到限制。

为应对这些挑战,Google研究人员Anna GoldieAzalia Mirhoseini采用了一种新方法:强化学习。强化学习算法使用正反馈和负反馈来学习复杂的任务。因此,研究人员设计了一种所谓的奖励功能来根据算法的设计性能对其进行惩罚和奖励。然后,该算法产生了成千上万的新设计,每一个设计都在不到一秒钟的时间内完成,并使用奖励函数对其进行了评估。随着时间的流逝,它收敛于以最佳方式放置芯片组件的最终策略。

在使用电子设计自动化软件检查了设计之后,研究人员发现,该算法的许多楼层平面图的性能要优于人工工程师设计的平面图。研究人员说,它还向人类同行教授了一些新技巧。

在整个领域的历史中,人工智能的进步与芯片设计的进步息息相关。希望该算法将加快芯片设计过程,并导致新一代改进的体系结构,从而加速AI的发展。