谷歌使用人工智能将芯片开发从几个月加速到六个小时

Google Research 的研究人员使用强化学习将芯片创建时间从几个月缩短到了六个小时。 在他们看来，人工智能并不逊色于有经验的工程师。

去年，我们分享了 #ReinforcementLearning 如何加速加速器芯片的设计 (https://t.co/7KqG2pqTqh)。 今天，我们将发布改进的方法，我们已在生产中使用这些方法来设计下一代 Google TPU。 在《自然》中阅读更多内容 https://t.co/gOQVmbWdeV

— 谷歌人工智能 (@GoogleAI) 2021 年 6 月 9 日

为了实现这一目标，研究人员将芯片设计变成了一种游戏。 处理器的组件充当芯片，它们所在的画布被指定为游戏板。

使用基于 10,000 个芯片放置的基线数据集的指标评估芯片性能。 谷歌称，这场“游戏”是由表现出最大效率的模型赢得的。

工程师们发现，在 6 个小时内，算法开发出的芯片可以在几个月内与人工设计的设计相媲美，有时甚至超过了人工设计。

“与最可靠的基线相比，我们的方法使我们能够在不到 6 小时的时间内创建制造芯片的工艺计划，这需要人类专家数月的大量努力，”该研究说。

开发人员强调，他们的方法不仅可以节省时间，还可以提高开发质量。

他们补充说，他们已经在 2021 年 5 月推出的 TPUv4 张量处理器的设计中应用了该方法。

谷歌首次宣布，将在 2020 年尝试人工智能开发芯片。

回想一下，五月份，科学家们展示了用于人工智能的 Perlmutter 超级计算机，它将帮助构建历史上最大的可见宇宙 3D 地图。

5 月初，研究人员开发了人工智能，它在单个 GPU 上模拟宇宙的速度比现有方法快 1,000 倍。

今年 4 月，科学家们推出了一种深度学习引擎，该引擎在中央处理单元上运行，训练神经网络的速度比在带有视频加速器的平台上快 15 倍。

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原文链接：https://forklog.com/google-uskorila-razrabotku-chipov-s-mesyatsev-do-shesti-chasov-s-pomoshhyu-ii/

原文作者：Богдан Каминский

编译者/作者：wanbizu AI

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