谷歌声称已经开发 的软件 人工智能能够比人类更快地设计计算机芯片。 在几天前发表的一篇文章中，谷歌声称，它的新人工智能可以在不到六个小时的时间内想象出一种需要人类几个月才能设计的芯片。
人工智能 已经被用于开发芯片的最新迭代 张紧器处理单元 (TPU) 由谷歌，用于执行与人工智能相关的任务，谷歌表示。 谷歌工程师表示，这一进步可能对半导体行业产生“重大影响”。
本质上，它是关于弄清楚 CPU 和 GPU 内核以及内存等组件在芯片上的位置。 它们在这些小板上的位置很重要，因为它会影响芯片的功耗和处理速度； 连接一切所需的布线和信号路由非常重要。
谷歌工程师 Azalia Mirhoseini 和 Anna Goldie 以及他们的同事在他们的出版物中描述了一种深度强化学习系统，能够在不到六个小时的时间内创建“基本模式”，而有时需要几个月的时间。
换句话说， 谷歌正在使用人工智能来设计可用于创建更复杂人工智能系统的芯片。
类似的系统也可以在围棋和国际象棋等复杂游戏中击败人类。 在这些场景中，算法被训练来移动棋子来增加你赢得游戏的机会，但在瓷砖场景中，人工智能被训练来寻找组件的最佳组合，使其在游戏中尽可能高效。
神经网络还使用了一些技术 曾经被半导体行业认为，但被当作死胡同而放弃的。 文章称，人工智能系统收到了 10.000 个芯片蓝图，以“学习”哪些有效，哪些无效。
工程师写道：“我们的方法已被用于设计下一代谷歌的人工智能加速器，并且有可能为每一代人节省数千小时的人力。” “最终，我们相信更强大的人工智能设计硬件将推动人工智能的进步，在两个领域之间建立共生关系。”
根据文章，在设计微处理器或工作负载加速器时，通常需要定义其子系统如何使用高级语言工作，例如 VHDL、SystemVerilog，甚至可能是 Chisel。
这段代码最终将转化为所谓的网表，它描述了一组宏块和标准单元必须如何通过电线连接以执行芯片的功能。
标准单元包含基本元素，例如 NAND 和 NOR 逻辑门而宏块包含一组标准单元或其他旨在执行特殊功能的电子组件，例如提供片上存储器或处理器内核。 因此，宏块比标准单元大得多。
然后您必须选择如何组织芯片上的单元和宏块列表。 根据谷歌员工的说法，人类工程师可能需要数周甚至数月的时间来使用专门的芯片设计工具，并根据功耗、时序、速度等需求进行多次迭代，以获得优化计划。
在这个过程中通常发生的是，随着设计的发展，大宏块的位置必须改变。 然后你必须让使用非智能算法的自动化工具放入大量较小的标准单元，然后清理并重复直到你完成，医生说。
为了加快这个芯片原理图设计步骤，谷歌人工智能专家创建了一个卷积神经网络系统，它可以在几个小时内自行执行宏块放置，以实现最佳设计。
文章称，其他软件会自动将标准单元格放置在空白处。 这个机器学习系统 应该能够比人类工程师的方法更快更好地生成理想的图表 Google 员工在他们的文章中解释说，使用行业中传统的自动化工具。
数据来源： https://www.theregister.com/