谷歌 TPU AI 算法秘密武器:数周的芯片布局设计

这篇文章内容给诸位网民产生的新闻资讯是:谷歌 TPU AI 优化算法杀手锏:几个星期的芯片合理布局设计方案,如今只需 6 钟头 敬请赏析下面

6 月 10 日报导,谷歌用人工智能技术提升 芯片设计方案速率的科学研究,已发布于国际性顶级期刊 Nature。

本来人们权威专家必须耗费几个星期時间的芯片合理布局设计方案,根据一种深层增强学习方式 ,均值 6 钟头内就能进行这一全过程。

谷歌 TPU AI 算法秘密武器:数周的芯片布局设计

此项工作中并不彻底新奇,包含谷歌人工智能技术责任人 Jeff Dean 以内的谷歌技术工程师精英团队,在一年前发布的一篇预印刷版毕业论文中早已提及了这一技术性。

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而在 Nature 全新发布的毕业论文中,谷歌初始科学研究精英团队称其已调整该技术性,来设计方案将要发布的、之前未公布的谷歌偏微分控制部件(TPU)的转化成,专业用以加快人工智能技术(AI)。

谷歌 TPU AI 算法秘密武器:数周的芯片布局设计

该毕业论文题目为《一个迅速芯片设计方案的布图合理布局方式 》(A graph placement methodology for fast chip design)。假如这一技术性公布,或有利于让资产受到限制的初创公司开发设计达到特殊要求的自己芯片,并减少芯片设计方案周期时间,使硬件配置能够更好地融入迅速发展趋势的科学研究。

毕业论文连接:点此查询

芯片设计方案自动化技术挑戰大,性能难达人们水平

微芯片总面积约为几十到百余mm平方米,容下数千个部件,如运行内存、逻辑性和控制部件,另加很多千米的纤薄电缆线将这种部件联接在一起。

设计过程中,全局性走线是最繁杂和用时的环节之一,这涉及到科学研究这种部件的最好放置部位,如同建筑设计师设计方案工程建筑的室内空间一样,怎样以最好是的整体规划容下全部需要的定位装置和零配件。

在此项科学研究中,谷歌科学研究工作人员明确提出了一种根据深层增强学习的芯片合理布局方式 ,总体目标是将电源电路部件和标准单元的网表连接点投射到一个芯片蒙版上,进而提升输出功率、性能和总面积(PPA),与此同时遵循对合理布局相对密度和走线时延的限定。

自 20 新世纪 60 时代至今,明确提出了很多自动化技术的芯片平面设计图方式 ,但沒有一种方式 做到人们权威专家入门能够完成的性能。除此之外,芯片多元性的指数增长,使这种技术性无法在当代芯片上应用。

人们芯片室内设计师通常务必应用电子电路设计自动化技术(EDA)专用工具迭代更新数月,对芯片网表开展 RTL 叙述,并手动式将该网表放置在芯片蒙版上。

根据这类长达 72 钟头的意见反馈,室内设计师要不下结论,觉得设计规范早已做到,要不向上下游 RTL 室内设计师给予意见反馈,后面一种随后改动低等编码,使放置每日任务更非常容易。

而谷歌明确提出的深层增强学习方式 ,是一种具备泛化能力的芯片合理布局方式 。根据行业响应式对策,它可以跨芯片开展营销推广,能够 自主从工作经验中学习培训,使其芯片合理布局设计方案工作能力越来越更强、更快。

用游戏程序、10000 个芯片合理布局训炼

训炼跨芯片营销推广的 AI 推动设计方案系统软件具备趣味性,因为它必须学好提升将全部很有可能的芯片净目录放置在全部很有可能的蒙版上。

芯片平面设计图类似具备各种各样构件、版块和获得胜利标准的手机游戏,因而可以用包括情况、姿势、情况迁移、奖赏四个重要因素的增强学习方式 ,根据训炼一个智能体,用总计奖赏利润最大化,让 AI 提升芯片合理布局的工作能力不断提高。

从空芯片逐渐,谷歌精英团队的系统软件按序放置部件,直至完成一个彻底合理布局的网表。

为了更好地具体指导系统软件挑选最先放置的部件,部件按降序由大到小排列;最先放置很大的部件会降低之后沒有行得通放置的概率。

▲ 伴随着训炼开展,开源系统 RISC-V CPU Ariane 的宏部位。左侧是从零开始训炼的对策,右侧是对于这一芯片开展预训炼的对策。每一个矩形框意味着一个独立的宏部位。(彩色图库:谷歌)

训炼该系统软件必须建立一个包括 10000 个芯片合理布局的数据,在其中键入是与给出合理布局有关的情况,标识是合理布局的奖赏(即线长度时延)。

科学研究工作人员最先挑选了 5 个不一样的芯片清网表,并且用 AI 优化算法为每一个网表建立 2000 个不一样的合理布局部位。

该系统软件花了 48 个钟头在英伟达显卡 Volta 独立显卡和 10 个 CPU 上“预训炼”,每一个 CPU 都是有 2GB 的 RAM。

在一项检测中,谷歌科学研究工作人员将她们的系统软件提议与手动式基准线 —— 谷歌 TPU 物理学设计部门建立的上一代 TPU 芯片设计方案 —— 开展较为。

数据显示,系统软件和人们权威专家均转化成合乎時间和时延规定的行得通部位,而 AI 系统软件在总面积、输出功率和电缆线长短层面好于或匹敌手动式合理布局,与此同时达到设计规范需要的時间要少得多。

将来工作中:或为芯片设计方案全自动化技术打下基础

谷歌称其系统软件营销推广和转化成“高品质”解决方法的工作能力具备“重特大危害”,为与芯片设计过程的初期环节开展提升给予了机遇。

规模性的构架探寻之前是不太可能的,由于评定给出的构架必须数月的勤奋。

谷歌精英团队觉得,改动芯片的设计方案或对性能造成极大危害,并很有可能为芯片设计过程的彻底自动化技术打下基础。

除此之外,尽管谷歌精英团队的系统软件被用以设计方案下一代谷歌 TPU,但科学研究工作人员觉得,它能够 运用于芯片设计方案之外的有知名度的放置整体规划难题,包含城市规划建设、预苗检测派发和大脑皮质投射等一系列运用。

总结:降低设计方案芯片時间,或提升供应链管理步骤

Nature 社论觉得,谷歌这一科学研究大大缩短设计方案芯片需要的時间,将巨大地协助加速供应链管理,但技术性特长务必普遍共享资源,以保证企业的“生态体系”真真正正经济全球化。产业链务必保证省时省力的技术性不容易赶跑有着必需关键专业技能的人。

更易浏览、更高效率的微芯片将为无人驾驶车辆、5G 通讯和 AI 的发展趋势给予驱动力,这种机遇别错过。但关键的是,要考虑到应用全自动化设计技术性的更普遍危害,尤其是必须具备有关专业技能和专业技能的人,和提升 现阶段手动式进行步骤的人的专业技能。

芯片合理布局不论是手动式或是自动化技术,都必须测算、电子技术和机器设备物理学层面的专业技能。这种专业技能必须時间来学习培训,在一个生产制造微芯片之外很多别的商品的领域中,一样十分必须这种专业技能。

尤为重要的是,有关企业要了解这一点,并采用适度流程来达到其当地和全世界的专业技能要求。自动化技术通常加重了大家对裁人的忧虑。实际上,维持电子产业的趋势,必须高瞻远瞩的人与企业来造就下一代微芯片。

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