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【每日话题】如何看待谷歌Jeff Dean 用6小时就能设计一款芯片

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如何看待谷歌Jeff Dean 用6小时就能设计一款芯片


在由Google AI负责人Jeff Dean领导撰写的一篇预印本论文中,Google Research科学家以及Google芯片基础架构团队进一步讲述了基于机器学习的芯片设计方法,这种方法借鉴了过去积累的训练经验,使训练效果大幅提升。

Jeff Dean提到,数十年来,推动计算技术发展的基本思想是:给要解决的问题匹配足够的算力。问题越大,算力越大。

但,当我们进入AI时代后突然发现,算力并没有「那么」重要了。

事实证明,AI/ML不需要典型的CPU/GPU的复杂功能,所需的数**算也更简单,而且要求的精度也低很多。

事实还证明,AI在设计芯片方面天赋异禀。


基于谷歌工程师在3月份发表论文中提出的技术,AI设计芯片的水平越来越高,完全自动化地布置芯片上晶体管也毫无压力。

现在,AI设计芯片平均只需要6个小时。而同样的活儿,人工做要花费几周时间。


各位是如何看待谷歌Jeff Dean 用6小时就能设计一款芯片的呢?

抽选一名优秀回答者送礼!!!



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沙发
彩色大西瓜| | 2020-5-21 09:10 | 只看该作者
积极看待的话,人类可以花更多时间在有意义i的事情上,比如需要什么样的芯片

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板凳
df_flying| | 2020-5-21 09:13 | 只看该作者
有大量的积累,很多应该也是模块化了,但设计出来一回事,流片出来是另一回事了吧,到应用就更是另一会事了,

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地板
王栋春| | 2020-5-21 09:25 | 只看该作者
厚积才能勃发  没有强大的理论基础和丰富的经验 是不可能完成的

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5
lvyunhua| | 2020-5-21 11:57 | 只看该作者
AI应用越来越广,极大得解脱人类的脑力和体力活动,未来发展前景不可限量啊。

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6
hobbye501| | 2020-5-21 13:01 | 只看该作者
6小时,厉害了 ,希望不是吹的  。。。

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7
触觉的爱| | 2020-5-21 13:28 | 只看该作者
真厉害呀,我的团队花了600个小时,还没整明白I7呢

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8
神圣雅诗人| | 2020-5-21 15:50 | 只看该作者
本帖最后由 神圣雅诗人 于 2020-5-21 15:52 编辑

谷歌Jeff Dean的整个设计流程平均可在 6 个小时之内完成,时间周期远远短于常规人工研究的数周之久。

虽然这并不算是什么全新思路,但其真正实现源自今年 3 月谷歌工程师们在最新论文中提出的技术。更重要的是,这也表明处理器芯片上的晶体管排布设计将在很大程度上实现自动化。如果谷歌研究人员提出的这一技术能够公开使用,那么各类资金不足的初创企业也能够开发出属于自己的 AI 及其他专用类芯片。此外,整个行业的平均芯片设计周期也将显著缩减,使得硬件能够更好地适应快速发展的研究需求。

基本上,以往的设计流程就是由研究人员利用一系列设计工具完成布局决策。听起来简单,但实际上布局与布线专家们需要使用这些工具进行一次又一次设计迭代。从初步设计,到将布局物理铺设在实体芯片上,到满足芯片项目的尺寸、功率与导线长度限制,再到符合所有协同设计师思路乃至现有制造工艺……这将是一个延续数周的艰辛过程。而现在,我们可以构建起一套机器学习模型,由其学习特定芯片中的布局与布线规则,最终快速生成可行的设计方案。



随着训练的推进,Ariane 开源处理器的布局方式也在发生改变。左图为从零开始进行的训练策略,右图则为针对该芯片功能的预训练策略。

论文作者们提出将逻辑门、存储器等“排线表列”放置在芯片底板上,从而在优化功率、性能与面积(PPA)指标的同时,遵循当前芯片项目对于布局及布线密度的硬性要求。设计流程的规模范围非常灵活,从数百万节点到数十亿节点(这些节点将被归类至成千上万个簇内)皆可涵盖。一般来说,评估既定指标往往需要数小时到一天的时间。

研究人员还设计出一套框架,负责指导经过强化学习训练的代理优化芯片布局。(强化学习代理通过奖励摸索出最佳目标实现方式;在芯片设计案例中,代理将不断学习各类放置策略,探索如何实现奖励最大化。)在排线表列固定的前提下,AI 策略模型会根据当前节点 ID/ 排线表列以及半导体制造工艺等因素输出可行的芯片单元排布概率结果,并由估值模型估算当前放置方案的预期收益。

与当前从零开始为每一款新芯片优化布局设计的方法不同,能够利用以往芯片设计经验加快设计速度,并随时间推移不断强化设计质量。此外,这种新方法也能够直接优化特定指标,例如导线长度、密度与拥塞度等等,这就摆脱了传统方法中硬性定义相关指标近似值的局限。这套新方案不仅极大降低了芯片设计中的成本控制难度,同时也帮助我们根据特定芯片的实际需求权衡不同指标的相对重要程度。


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9
yueguang3048| | 2020-5-21 16:56 | 只看该作者
时代在进步,科技永远往前发展

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10
gaon2| | 2020-5-21 16:59 | 只看该作者
很好,可以打破垄断,也为广大用户节约的钱,生产的产品也会更廉价.

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11
yang_alex| | 2020-5-21 20:24 | 只看该作者
对于AI来说, 算力还是有必要的。否则你试试看拿个51内核的芯片来实现芯片设计的AI会是什么样的结果!只不过发展到一定程度,够用就好了。比如说0.1秒得出结果和0.01秒得出结果对于我们来说没什么不同。但是10年得出结果和1年得出结果那就是非常大的区别了。

AI说到底还只是人工智能,并不能代替真正的人的智慧。他还是在人确定的规则和知识积累的基础上,通过机器强大的计算能力不断试错,最终找出最合适的结果。但没有前人确定的规则和知识积累,AI也只能是镜中花,水中月。当然,机器的优势在于可重复、快速的、复杂的计算而不出错,不知疲惫。

所以人和机器的结合,各取所长才是最好的解决问题的方法和途径。

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12
zhangmangui| | 2020-5-21 22:05 | 只看该作者
跟上时代的脚步,一直要学习啊  更新换代太快了

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13
ningling_21| | 2020-5-21 23:05 | 只看该作者
技术更新的太快了

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