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谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计

   

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

设计一块AI芯片有多难?

这么说吧,围棋的复杂度10360,而芯片则是102500,你感受一下……

△围棋的复杂度

一般来说,工程师们设计一块芯片,少则需要几周,多则好几个月。

现在,AI生产力来了!

AI自己动手,竟然用6Сʱ就设计出一块芯片。

最近,这项谷歌的研究登上了Nature杂志。

谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计布局时间缩短数倍

小小的一块芯片包括了数十亿个晶体管,由它们组成的数千万个逻辑门就是标准单元,此外还有数千个存储块,称为宏块。

确定它们的位置,也就是布局规划,对芯片设计至关重要。

谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计

因为这直接关系到如何布线,进而影响着芯片的处理速度和电源效率。

但是,光是放置宏块这一步就非常耗时,为了给标准单元留出更多空间,每一次迭代都需要几天或几周时间。

谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计

△人类设计和AI设计芯片的平面图(灰色块为宏块)

完成整个布局,则要花费数周甚至数月。

现在,谷歌的研究人员提出了一种具有泛化能力的芯片布局方法。

它能够基于深度强化学习,从之前的布局中进行学习,然后生成新的设计方案。整体架构是这样的:

谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计

由于AI模型需要学习10万个芯片布局,为了保证速度,研究人员设计了一种奖励机制,基于线路长度和布线拥塞的近似代价函数进行计算。

谷歌让AI芯片学会“下崽”,下一代TPU就让AI自己设计

具体来说,需要将宏和标准单元映射到一个平面画布上,形成具有数百万到数十亿节点的「芯片网表」。

然后,AI模型会对功率、性能和面积(PPA) 等进行优化,并且输出概率分布。

 

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