人工智能提速計算機芯片設計速度超28倍

　原本人類(lèi)專(zhuān)家需要花費數周時(shí)間完成的芯片布局設計，目前通過(guò)一種深度強化學(xué)習方法，平均6小時(shí)內就能完成這個(gè)過(guò)程，速度超28倍。
6月10日，來(lái)自美國加州谷歌研究院（Google Research）的Azalia Mirhoseini、Anna Goldie等在國際頂級學(xué)術(shù)期刊《科學(xué)》(Science)發(fā)表的一篇論文《一個(gè)快速芯片設計的布圖布局方法》（A graph placement methodology for fast chip design）中指出，機器學(xué)習工具可以極大地加速計算機芯片設計。

　　Barrett et al.

　　微芯片的面積約為幾十到數百毫米平方，在一塊指甲蓋大小的硅片上排列并互連了數十億個(gè)晶體管。每個(gè)芯片可以包含數千萬(wàn)個(gè)邏輯門(mén)，稱(chēng)為標準單元，以及數千個(gè)存儲塊，稱(chēng)為宏塊或宏。單元和宏塊通過(guò)數十公里的布線(xiàn)互連以實(shí)現設計的功能。
芯片中單元和宏塊的位置對設計結果至關(guān)重要。它們的位置決定了布線(xiàn)必須跨越的距離，從而影響能否在組件之間成功布線(xiàn)以及信號在邏輯門(mén)之間傳輸的速度。
美國加州大學(xué)圣迭戈分校的Andrew Kahng在《自然》發(fā)表的《人工智能系統在設計微芯片平面圖方面勝過(guò)人類(lèi)》（AI system outperforms humans in designing floorplans for microchips）中寫(xiě)道，微芯片設計的成敗在很大程度上取決于“布局規劃” （floorplanning）和放置的步驟。
這些步驟決定了內存和邏輯元件在芯片上的位置，相應的位置會(huì )極大地影響芯片設計是否能夠滿(mǎn)足處理速度和電源效率等操作要求。到目前為止，尤其是在布局規劃方面沒(méi)有任何自動(dòng)化嘗試。因此，它常常是由專(zhuān)業(yè)的人類(lèi)工程師在數周或數月內反復和艱苦地執行的。在芯片的設計過(guò)程中，全局布線(xiàn)是最復雜和耗時(shí)的階段之一，也是決定芯片整體性能的關(guān)鍵。
谷歌的研究團隊發(fā)現，機器學(xué)習工具可以用來(lái)加速“布局規劃”的流程。該研究團隊將芯片的布局規劃部分設計為一個(gè)強化學(xué)習問(wèn)題，并開(kāi)發(fā)了可完成可行芯片設計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。他們訓練了一個(gè)強化學(xué)習智能體，這個(gè)智能體會(huì )把布局規劃看作一個(gè)棋盤(pán)游戲：元件是“棋子”，放置元件的畫(huà)布是“棋盤(pán)”，“獲勝結果”則是根據一系列評估指標評出的最優(yōu)性能（評估基于一個(gè)包含1萬(wàn)例芯片布局的參考數據集）。
作者指出，這種方法能在6小時(shí)內設計出與人類(lèi)專(zhuān)家不相上下或是更好的可行芯片布局。

　　人類(lèi)設計的微芯片平面圖與機器學(xué)習系統生成的平面圖不同

　　Andrew Kahng認為，“開(kāi)發(fā)出比當前方法更好、更快、更省錢(qián)的自動(dòng)化芯片設計方法，有助于延續芯片技術(shù)的‘摩爾定律’ ?！蹦柖芍该繅K芯片的元件數量大約每?jì)赡陼?huì )翻一番，這種進(jìn)步速度相當于芯片上組件數量每周增加約1%?！耙虼?，無(wú)法自動(dòng)進(jìn)行布局規劃是有問(wèn)題的——不僅因為相關(guān)的時(shí)間成本，還因為它限制了芯片開(kāi)發(fā)計劃中可以探索的解決方案的數量?！?br/>他還表示，研究團隊的布局規劃方案已經(jīng)被應用在谷歌的下一代AI處理器的設計上，這也顯示出其可應用于大規模生產(chǎn)。除了加速芯片設計外，該研究或也能用于優(yōu)化城市規劃、疫苗測試等。