2021-06-10 23:30:08
《自然》本周发布了一篇展示人工智能（AI）重要突破的论文：机器学习工具可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月。这种方法已经被谷歌（Google）用来设计下一代人工智能计算机系统。
不同元件在计算机芯片上的布局是决定芯片整体性能的关键。设计计算机芯片的物理布局既复杂又耗时，自动化难度大，需要专业人类设计工程师付出大量工作。谷歌研究院人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶和同事的研究表明，机器学习工具可以用来加速这一名为“布局规划”（floorplanning）的流程。
作者将芯片布局规划设计成一个强化学习问题，并开发了一种能给出可行芯片设计的神经网络。他们训练了一个强化学习智能体，让这个智能体把布局规划看作一种棋盘游戏：元件是“棋子”，放置元件的画布是“棋盘”，“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能（评估基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集）。
作者指出，这种方法能在6小时内设计出与人类专家不相上下或是更好的可行芯片布局，有望为今后的每一代计算机芯片节省数千小时的人力。
美国加州大学圣迭戈分校学者安德鲁·康在一篇同时发表的新闻与观点文章中写道：“开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法，有助于延续芯片技术的‘摩尔定律’。”这里的摩尔定律是指每块芯片的元件数量大约每两年会翻一番。他还表示，研究团队的布局规划方案已经被用来设计谷歌的下一代AI处理器，这也显示出其设计质量可用于大规模生产。(经济日报记者 佘惠敏)