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登1登2登3代理(www.9cx.net):Google用人工智慧演算法设计人工智慧晶片,6小时可搞定人类工程师数月的事情_Filecoin官网

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在许多科幻影戏中,AI会取代人类举行设计的事情,最终包下了设计机械人的事情,形成一种「AI设计AI」的循环。而现在,看来这似乎不是天方夜谭,Google正在行使机械学习系统,辅助工程师设计新一代机械学习晶片。

Google工程师示意,由演算法设计的晶片品质,比起人工设计来说不只品质「相当」甚至「还要更好」,更主要的是在速率上要快得多。Google示意,人工智慧可以在不到6小时的时间内完成人工需要数月时间完成的晶片设计事情。

Google多年来一直在研究若何使用机械学习制造晶片,本周Google员工揭晓在《自然》杂志的一篇论文证实此类研究已经应用于商业产物。Google最先用人工智慧设计自家的TPU晶片。

TPU晶片是应用于人工智慧的晶片,专门针对人工智慧盘算举行了优化。「我们的方式已经用于生产设计新一代GoogleTPU,」Google研究科学家、论文作者Azalia Mirhoseini和Anna Goldie示意。

换句话说,人工智慧正在辅助推悦耳工智慧手艺的提高。

Google工程师在论文中指出,这项事情对晶片业有「重大影响」。这可以让公司在设计晶片时探索架构可能性的速率更快,为特定事情负载定制晶片也更便捷。

《自然》杂志的一篇谈论称这项研究是一项「主要成就」,并指出此类事情可以辅助抵消摩尔定律的终结。摩尔定律是20世纪70年月泛起的一个晶片设计原则,也就是晶片上的晶体管数目每两年翻一番。人工智慧纷歧定能突破物理极限、将越来越多的晶体管压缩到晶片上,但可以辅助工程师找到提高晶片性能的其他途径。

 

Google人工智慧演算法处置部门,现在现实义务被称为「晶片版面设计」。

通常情形下,设计师需要在电脑的辅助下为CPU、GPU以及影象体焦点等晶片子系统找到在矽晶片上的最佳结构。这些晶片子系统透过总共长达几十公里的细小线路毗邻在一起,晶片上每个子系统的位置均会影响晶片的最终处置速率和效率。而且,思量到晶片制造的规模和盘算周期,奈米层面上的位置调整最终会带来伟大影响。

Google工程师们指出,设计晶片版面若是是用工程师来设计,需要「数月的主要事情」,但从机械学习的角度来看,完全可以像下棋那样解决这个问题。

人工智慧已经证实其可以在西洋棋和围棋等棋类游戏中胜过人类。Google工程师们指出,晶片版面设计与此类挑战相似,只不外用的不是棋盘,而是晶片。棋盘上的棋子酿成了CPU和GPU等晶片子系统。接下来的义务就是让机械学习系统找到「获胜条件」。在西洋棋竞赛中是吃掉对方的王,而在晶片设计中是运算效率。

Google工程师行使晶片版面设计数据来训练一种强化的机械学习演算法,其中有1万个差异品质的晶片版面设计图,一些设计是随机天生的。每个设计图所需电线长度和功耗有所差异。然后,训练后的演算法行使这些数据来区分版面设计的利害,并响应天生新的设计。

当人工智慧在棋类游戏中挑战人类时,机械并纷歧定像人类那样思索,而且经常会对熟悉问题提出意想不到的解决方案。DeepMind的AlphaGo围棋对弈时就是云云,人工智慧看似不合逻辑的一步棋却最终取得了胜利。

Google的晶片设计演算法并没有带来云云戏剧性的转变,但其天生的晶片版面设计与人工设计完全差异。在人工智慧设计的晶片版面中,各个子系统并没有整齐排列,看起来险些是随机涣散在硅片上。《自然》杂志的一幅插图展示了这种差异,左边是人工设计的晶片版面,右边则是机械学习系统设计的。由于相关设计是保密的,这些图片被作者有意做了模糊化处置。

图示:左边是人工设计的晶片版面,右边则是机械学习系统设计的

这篇论文之以是值得注重,是由于其研究功效现在正被Google用于商业用途。但这远不是人工智慧辅助晶片设计的唯一应用。Google还在「架构探索」等晶片设计历程的其他部门使用人工智慧,而NV等竞争对手也在研究其他方式来加速晶片研发事情流程。用人工智慧设计人工智慧晶片的良性循环似乎才刚刚最先。

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