谷歌聲稱其人工智能在芯片設計方面更快

谷歌聲稱已經開發 的軟件 人工智能能夠比人類更快地設計計算機芯片。 在幾天前發表的一篇文章中,谷歌聲稱,它的新人工智能可以在不到六個小時的時間內想像出一種需要人類幾個月才能設計的芯片。

人工智能 已經被用於開發芯片的最新迭代 張緊器處理單元 (TPU) 由谷歌,用於執行與人工智能相關的任務,谷歌表示。 谷歌工程師表示,這一進步可能對半導體行業產生“重大影響”。

從本質上講,它是關於弄清楚 CPU 和 GPU 內核以及內存等組件在芯片上的位置。 它們在這些小板上的位置很重要,因為它會影響芯片的功耗和處理速度; 連接一切所需的佈線和信號路由非常重要。

谷歌工程師 Azalia Mirhoseini 和 Anna Goldie 以及他們的同事在他們的出版物中描述了一種深度強化學習系統,能夠在不到六個小時的時間內創建“基本模式”,而有時需要幾個月的時間。

換句話說, 谷歌正在使用人工智能來設計可用於創建更複雜人工智能係統的芯片。

類似的系統也可以在圍棋和國際象棋等複雜遊戲中擊敗人類。 在這些場景中,算法被訓練來移動棋子來增加你贏得遊戲的機會,但在瓷磚場景中,人工智能被訓練來尋找組件的最佳組合,使其在遊戲中盡可能高效。

神經網絡還使用了一些技術 曾經被半導體行業認為,但被當作死胡同而放棄的。 文章稱,人工智能係統收到了 10.000 個芯片藍圖,以“學習”哪些有效,哪些無效。

工程師寫道:“我們的方法已被用於設計下一代谷歌人工智能加速器,並且有可能為每一代人節省數千小時的人力。” “最終,我們相信更強大的人工智能設計硬件將推動人工智能的進步,在兩個領域之間建立共生關係。”

根據文章,在設計微處理器或工作負載加速器時,通常需要定義其子系統如何使用高級語言工作,例如 VHDL、SystemVerilog,甚至可能是 Chisel。

這段代碼最終將轉化為所謂的網表,它描述了一組宏塊和標准單元必須如何通過電線連接以執行芯片的功能。

標准單元包含基本元素,例如 NAND 和 NOR 邏輯門,而宏塊包含一組標准單元或其他旨在執行特殊功能的電子組件,例如提供片上存儲器或處理器內核。 因此,宏塊比標准單元大得多。

然後您必須選擇如何組織芯片上的單元和宏塊列表。 根據谷歌員工的說法,人類工程師可能需要數週甚至數月的時間來使用專門的芯片設計工具,並根據功耗、時序、速度等需求進行多次迭代,以獲得優化計劃。

在這個過程中通常發生的是,隨著設計的發展,大宏塊的位置必須改變。 然後你必須讓使用非智能算法的自動化工具放入大量較小的標准單元,然後清理並重複直到你完成,醫生說。

為了加快這個原理圖芯片設計步驟,谷歌的人工智能專家創建了一個卷積神經網絡系統,它可以在幾個小時內自行執行宏塊放置,以實現最佳設計。

文章稱,其他軟件會自動將標准單元格放置在空白處。 這個機器學習系統 應該能夠比人類工程師的方法更快更好地生成理想的圖表 Google 員工在他們的文章中解釋說,使用行業中傳統的自動化工具。

來源: https://www.theregister.com/


本文內容遵循我們的原則 編輯倫理。 要報告錯誤,請單擊 這裡.

成為第一個發表評論

發表您的評論

您的電子郵件地址將不會被發表。 必填字段標有 *

*

*

  1. 負責數據:MiguelÁngelGatón
  2. 數據用途:控制垃圾郵件,註釋管理。
  3. 合法性:您的同意
  4. 數據通訊:除非有法律義務,否則不會將數據傳達給第三方。
  5. 數據存儲:Occentus Networks(EU)託管的數據庫
  6. 權利:您可以隨時限制,恢復和刪除您的信息。