Google用AI设计AI芯片 不到24小时就能设计出Tensor处理单元

现在很多人在大量的资金支持下通过大量的事变来开拓新的AI芯片，这些芯片的目标是更快和更高效地执行AI算法。但题目在于，芯片的计划凡是必要耗费一两年乃至三五年时刻，而且呆板进修（ML）算法的成长速率很是快，这么长的芯片计划周期难以满意算法更新的需求。

抱负环境下，你计划出的芯片是可以或许很好地满意当今AI算法的需求，而不是两到五年前的AI算法。而Google的办理方案是——让AI计划AI芯片。

Arxiv网站上的一篇论文的作者写道：“我们信托，AI将可以或许收缩芯片的计划周期，在硬件与AI算法之间成立共生相关，并进一步敦促互相的前进。”。

“我们已经看到，有些算法或神经收集架构在现有的AI加快器上结果不佳，由于加快器计划相同于两年前，而当时这些神经收集架构和算法并不存在。” Google的高级研究科学家Azalia Mirhoseini暗示，“假如收缩计划周期，我们可以缩小差距。”

Mirhoseini和高级软件工程师Anna Goldie提出了一个神经收集，可以进修并计一律些必要淹灭大量时刻的部门，这个事变被称作“机关”。在对芯片计划举办了足够长时刻的进修之后，它可以在不到24小时的时刻内为Google Tensor处理赏罚单位完成计划，在功耗、机能、面积（PPA）都高出了人类专家数周的计划成就。

机关之以是云云伟大且耗时，是由于它涉及到机关逻辑和内存块，或这些块的聚集（也称为宏），要到达芯片功耗和机能最大化，而芯单方面积最小。这傍边面对的挑衅是，必需在遵守互连密度法则的同时举办全部这些事变。

Goldie和Mirhoseini的方针之以是在芯片的机关，是由于纵然行使当今的先辈的计划器材，也必要人类专家耗费数周的时刻迭代才气得出可接管的计划。

Goldie和Mirhoseini将芯片机关建模为强化进修题目。与典范的深度进修差异，强化进修体系不会行使大量标志的数据举办实习。相反，他们会边做边学，并在乐成时按照有用信号调解收集中的参数。在这种环境下，有用是低落功率、改进机能和镌汰面积组合的更换指标。

功效就是，机关呆板人执行的计划越多，其结果就会越好。

该团队但愿像他们一样的AI体系能引领，在沟通时刻内计划更多的芯片，而且运行速率更快、功耗更低、制造本钱更低、芯片的面积更小的计划。

除了谷歌，两大EDA巨头也开始在其芯片计划器材中插手AI。Synopsys推出的是用于芯片计划的自主AI应用措施——DSO.ai(Design Space Optimization AI)。DSO.ai通过获取由芯片计划器材天生的大数据流，并用其来试探搜刮空间、调查计划随时刻的演变环境，同时调解计划选择、技能参数和事变流程，以指导试探进程向多维优化的方针成长。

Cadence也推出了新版Cadence数字全流程，这一新版的流程回收了支持呆板进修（ML）成果的同一机关布线和物理优化引擎等多项业界创始技能，吞吐量最高晋升3倍，PPA最高晋升20%。

总的来说，两大EDA公司插手AI的芯片计划器材可以收缩芯片的计划时刻高达10倍，芯片PPA晋升20%。

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（编辑：河北网）

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