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内容
谷歌用AI设计AI芯片,6小时完成工程师数月工作
2021-06-11 14:36:52
来源:
网易科技
6月11日消息,谷歌称其正在使用机器学习系统帮助工程师设计新一代机器学习
芯片
。谷歌工程师表示,算法设计的
芯片
质量和人工设计“相当”甚至“还要更好”,但完成速度要快得多。谷歌表示,
人工智能
可以在不到6小时的时间内完成人工需要数月时间完成的
芯片
设计工作。
谷歌多年来一直在研究如何使用机器学习制造
芯片
,本周谷歌员工发表在《自然》杂志的一篇论文证实此类研究已经应用于商业产品。谷歌开始用
人工智能
设计自家的TPU
芯片
。
据悉,TPU
芯片
是应用于
人工智能
的
芯片
,专门针对
人工智能
计算进行了优化。“我们的方法已经用于生产设计新一代谷歌TPU,”谷歌研究科学家、论文作者阿扎莉亚·米尔霍塞尼(Azalia Mirhoseini)和安娜·戈尔迪(Anna Goldie)写道。
换句话说,
人工智能
正在帮助推动
人工智能
技术的进步。
谷歌工程师在论文中指出,这项工作对
芯片
行业有“重大影响”。这可以让公司在设计
芯片
时探索架构可能性的速度更快,为特定工作负载定制
芯片
也更便捷。
《自然》杂志的一篇评论称这项研究是一项“重要成就”,并指出此类工作可以帮助抵消摩尔定律的终结。摩尔定律是20世纪70年代出现的一个
芯片
设计原则,也就是
芯片
上的晶体管数量每两年翻一番。
人工智能
不一定能突破物理极限、将越来越多的晶体管压缩到
芯片
上,但可以帮助工程师找到提高
芯片
性能的其他途径。
图示:谷歌的
人工智能
专用
芯片
TPU
谷歌算法处理的具体任务被称为“
芯片
版面规划”。通常情况下,设计师需要在计算机工具的帮助下为
CPU
、
GPU
以及内存核心等
芯片
子系统找到在硅晶片上的最佳布局。这些
芯片
子系统通过总共长达几十公里的微小线路连接在一起,
芯片
上每个子系统的位置均会影响
芯片
的最终处理速度和效率。而且,考虑到
芯片
制造的规模和计算周期,纳米层面上的位置调整最终会带来巨大影响。
谷歌工程师们指出,规划
芯片
版面对人来说需要“数月的紧张工作”,但从机器学习的角度来看,完全可以像下棋那样解决这个问题。
人工智能
已经证实其可以在国际象棋和围棋等棋类游戏中胜过人类。谷歌工程师们指出,
芯片
版面规划与此类挑战相似,只不过用的不是棋盘,而是硅片。棋盘上的棋子变成了
CPU
和
GPU
等
芯片
子系统器件。接下来的任务就是让机器学习系统找到“获胜条件”。在国际象棋比赛中是吃掉对方的王,而在
芯片
设计中是计算效率。
谷歌工程师利用
芯片
版面规划数据集来训练一种强化的机器学习算法,其中有1万个不同质量的
芯片
版面规划图,一些规划是随机生成的。每个规划图所需电线长度和功耗有所不同。然后,训练后的算法利用这些数据来区分版面规划的好坏,并相应生成新的设计。
当
人工智能
在棋类游戏中挑战人类时,机器并不一定像人类那样思考,而且经常会对熟悉问题提出意想不到的解决方案。DeepMind的AlphaGo与围棋冠军李世石对弈时就是如此,
人工智能
看似不合逻辑的一步棋却最终取得了胜利。
谷歌的
芯片
设计算法并没有带来如此戏剧性的变化,但其生成的
芯片
版面设计与人工设计完全不同。在
人工智能
设计的
芯片
版面中,各个子系统并没有整齐排列,看起来几乎是随机分散在硅片上。《自然》杂志的一幅插图展示了这种差异,左边是人工设计的
芯片
版面,右边则是机器学习系统设计的。由于相关设计是保密的,这些图片被作者有意做了模糊化处理。
图示:左边是人工设计的
芯片
版面,右边则是机器学习系统设计的
这篇论文之所以值得注意,是因为其研究成果现在正被谷歌用于商业用途。但这远不是
人工智能
辅助
芯片
设计的唯一应用。谷歌还在“架构探索”等
芯片
设计过程的其他部分使用
人工智能
,而英伟达等竞争对手也在研究其他方法来加快
芯片
研发工作流程。用
人工智能
设计
人工智能
芯片
的良性循环似乎才刚刚开始。
关键词:
AI
半导体
芯片
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