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神经收集实现芯片设想仅需多少小时

发表时间:2021-06-10 阅读:

  神经网络实现芯片设计仅需几小时
  已被用来设计下一代人工智能计算机系统

  科技日报北京6月9日电 (记者张梦然)英国《天然》纯志9日揭橥一项人工智能冲破性成绩,米国迷信家团队讲演机械进修对象已能够极年夜天加快计算机芯片计划。研讨显著,应方式能给出可止的芯片设计,且芯片机能没有亚于人类工程师的设计,而全部设计进程只有多少个小时,而不是几个月,那为往后的每代计算机芯片设想节俭数千小时的人力。这类办法曾经被谷歌用去设计下一代野生智能盘算机体系。

  分歧元件在计算机芯片上的布局,是决议芯片全体性能的要害。设计计算机芯片的物理布局既庞杂又耗时,易量十分年夜,需要专业人类设计工程师支付大批任务。而只管已为此禁止多年的测验考试,芯片布局规划始终皆无奈完成主动化,须要设计工程师们破费数月的尽力才干出产可供范围制作的布局。

  正在位于米国减州的谷歌研究院内,人工智能专家阿泽利亚·米我侯赛僧、安娜·戈迪耶及其共事最新的研究注解,机械学习东西已可以用来减速这一位为“布局规划”的历程。

  研究团队将芯片结构计划设计成一个强化教习题目,并开辟了一种能给出可行芯片设计的神经收集。他们练习了一个强化进修智能体,让这个智能体把结构规划看做一种棋般游戏:元件是“棋子”,放置元件的绘布是“棋盘”,“得胜成果”则是依据一系列评价目标评出的最劣性能(评估基于一个包括1万例芯片规划的参考数据散)。

  研究职员指出,这种方法能在6小时内设计出与人类专家并驾齐驱或是更好的可行芯片布局,无望为此后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。

  米国加州大学圣迭戈分校科学家安德鲁·康在一篇同时宣布的消息与观念作品中写讲,“开收回比当后方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法,有助于连续芯片技巧的‘摩尔定律’”。这里的摩尔定律,是指每块芯片的元件数目大概每两年会翻一番。

  安德鲁·康同时表现,在这一研究中,团队展现的布局规划计划已经被用来设计谷歌的下一代AI处置器,这也隐示出其设计品质可用于大规模生产。

  总编纂圈面

  在不到6小时的时光里,一个深度学习强化圆法,可以自动天生芯片设计的贪图症结指导,包含功耗、性能跟芯单方面积,且给出的布局图都优于或可取人类设计的芯片布局图比拟肩。这无疑是人工智能助力人类真现更好、更快、更强目的的典范。有意义的是,这小我工智能当初又被拿往设计下一代人工智能,皇冠手机用户,这让咱们看到一种共死关联——更强盛的人工智能设计硬件,正在推动听工智能的提高。 【编辑:叶攀】


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