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谷歌又一野心浮现:用AI“反哺”芯片设计

“让天下没有难做的芯片”。

过去两年来,随着专用芯片的壮大,芯片开发基础设施的变革浪潮也拉开序幕,例如在国内去年阿里平头哥发布的无剑 SOC 平台,希望能够借助新兴技术来降低芯片开发的门槛,以促进 AI 硬件的更新速度,追赶日新月异的市场。
最近,谷歌在这方面又有了新的进展,且称得上野心勃勃。

在今年 3 月举办的全球芯片设计领域顶会 ISSCC 上,计算机科学领域的传奇人物、谷歌 TPU 之父 Jeff Dean 的演讲,就透露出团队正在尝试的新方向:利用 AI 算法设计芯片。

演讲中,他一边高度肯定了高性能计算芯片是人工智能的基础设施,没有算力发展就难以发挥 AI 模型的更多价值,一边给出了 AI 算法“反哺”芯片设计的例子,特别是使用深度强化学习的方法来进行芯片的布局优化(Placement Optimization)。

与时下流行的深度学习不同,强化学习系统不会使用大量标记的数据进行训练。相反,强化学习系统会边做边学,并在成功时根据有效信号调整网络中的参数。一些 AI 专家认为,强化学习将是实现人类或超人类的通用人工智能的最可行方法。

但是强化学习用在芯片设计上,又与用在下棋上有着很大区别。首先一点在于,下棋是为了战胜人类对手,仅此独立目标。但用来设计芯片,AI 应该考虑的是如何找到更好的设计方案,需要同时满足多个目标,而非战胜某个人类。另外,芯片设计的系统性工程属性也会更强。

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阅读原文来源:DeepTech深科技...
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