雷鋒網(wǎng)按：芯片按月甚至年計(jì)算的設(shè)計(jì)周期與AI算法按周甚至按天迭代的周期之前的矛盾越來(lái)越明顯，為了能夠保證設(shè)計(jì)出的芯片能夠更好地滿足快速迭代的算法，Gooogle團(tuán)隊(duì)將AI強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于芯片設(shè)計(jì)中復(fù)雜的“布局”工作當(dāng)中，獲得了顯著的效果提升。而兩大EDA巨頭Synopsys和Cadence也推出了具有AI功能的工具?？磥?lái)，AI應(yīng)用于AI芯片的趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn)。

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如今許多人在大量的資金支持下通過(guò)大量的工作來(lái)開發(fā)新的AI芯片，這些芯片的目的是更快和更高效地執(zhí)行AI算法。但問(wèn)題在于，芯片的設(shè)計(jì)通常需要花費(fèi)一兩年甚至三五年時(shí)間，并且機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法的發(fā)展速度非?？欤@么長(zhǎng)的芯片設(shè)計(jì)周期難以滿足算法更新的需求。

理想情況下，你設(shè)計(jì)出的芯片是能夠很好地滿足當(dāng)今AI算法的需求，而不是兩到五年前的AI算法。而Google的解決方案是——讓AI設(shè)計(jì)AI芯片。

Arxiv網(wǎng)站上的一篇論文的作者寫道：“我們相信，AI將能夠縮短芯片的設(shè)計(jì)周期，在硬件與AI算法之間建立共生關(guān)系，并進(jìn)一步推動(dòng)彼此的進(jìn)步?！薄?/p>

“我們已經(jīng)看到，有些算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在現(xiàn)有的AI加速器上效果不佳，因?yàn)榧铀倨髟O(shè)計(jì)類似于兩年前，而那時(shí)這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和算法并不存在。” Google的高級(jí)研究科學(xué)家Azalia Mirhoseini表示，“如果縮短設(shè)計(jì)周期，我們可以縮小差距?！?/p>

Mirhoseini和高級(jí)軟件工程師Anna Goldie提出了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以學(xué)習(xí)并設(shè)計(jì)一些需要耗費(fèi)大量時(shí)間的部分，這個(gè)工作被稱作“布局”。在對(duì)芯片設(shè)計(jì)進(jìn)行了足夠長(zhǎng)時(shí)間的學(xué)習(xí)之后，它可以在不到24小時(shí)的時(shí)間內(nèi)為Google Tensor處理單元完成設(shè)計(jì)，在功耗、性能、面積（PPA）都超過(guò)了人類專家數(shù)周的設(shè)計(jì)成果。 

布局之所以如此復(fù)雜且耗時(shí)，是因?yàn)樗婕暗讲季诌壿嫼蛢?nèi)存塊，或這些塊的群集（也稱為宏），要達(dá)到芯片功耗和性能最大化，而芯片面積最小。這當(dāng)中面臨的挑戰(zhàn)是，必須在遵守互連密度規(guī)則的同時(shí)進(jìn)行所有這些工作。

Goldie和Mirhoseini的目標(biāo)之所以在芯片的布局，是因?yàn)榧词故褂卯?dāng)今的先進(jìn)的設(shè)計(jì)工具，也需要人類專家花費(fèi)數(shù)周的時(shí)間迭代才能得出可接受的設(shè)計(jì)。

Goldie和Mirhoseini將芯片布局建模為強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題。與典型的深度學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)不會(huì)使用大量標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。相反，他們會(huì)邊做邊學(xué)，并在成功時(shí)根據(jù)有效信號(hào)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)。在這種情況下，有效是降低功率、改善性能和減少面積組合的替代指標(biāo)。

結(jié)果就是，布局機(jī)器人執(zhí)行的設(shè)計(jì)越多，其效果就會(huì)越好。

該團(tuán)隊(duì)希望像他們一樣的AI系統(tǒng)能引領(lǐng)，在相同時(shí)間內(nèi)設(shè)計(jì)更多的芯片，并且運(yùn)行速度更快、功耗更低、制造成本更低、芯片的面積更小的設(shè)計(jì)。

除了谷歌，雷鋒網(wǎng)此前也報(bào)道兩大EDA巨頭也開始在其芯片設(shè)計(jì)工具中加入AI。Synopsys推出的是用于芯片設(shè)計(jì)的自主AI應(yīng)用程序——DSO.ai(Design Space Optimization AI)。DSO.ai通過(guò)獲取由芯片設(shè)計(jì)工具生成的大數(shù)據(jù)流，并用其來(lái)探索搜索空間、觀察設(shè)計(jì)隨時(shí)間的演變情況，同時(shí)調(diào)整設(shè)計(jì)選擇、技術(shù)參數(shù)和工作流程，以指導(dǎo)探索過(guò)程向多維優(yōu)化的目標(biāo)發(fā)展。

Cadence也推出了新版Cadence數(shù)字全流程，這一新版的流程采用了支持機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）功能的統(tǒng)一布局布線和物理優(yōu)化引擎等多項(xiàng)業(yè)界首創(chuàng)技術(shù)，吞吐量最高提升3倍，PPA最高提升20%。

總的來(lái)說(shuō)，兩大EDA公司加入AI的芯片設(shè)計(jì)工具可以縮短芯片的設(shè)計(jì)時(shí)間高達(dá)10倍，芯片PPA提升20%。

參考資料：

1.https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/design/google-invents-ai-that-learns-a-key-part-of-chip-design 

2. https://arxiv.org/abs/2003.08445 

3. https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2003/2003.08445.pdf 雷鋒網(wǎng)

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