filecoin官网(www.ipfs8.vip):神经网络完成芯片设计仅需几小时_IPFS矿机

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科技日报北京6月9日电 (记者张梦然)英国《自然》杂志9日揭晓一项人工智能突破性成就,美国科学家团队讲述机械学习工具已可以极大地加速盘算机芯片设计。研究显示,该方式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,而整个设计历程只要几个小时,而不是几个月,这为往后的每一代盘算机芯片设计节约数千小时的人力。这种方式已经被谷歌用来设计下一代人工智能盘算机系统。

差异元件在盘算机芯片上的结构,是决议芯片整体性能的要害。设计盘算机芯片的物理结构既庞大又耗时,难度异常大,需要专业人类设计工程师支出大量事情。而只管已为此举行多年的实验,芯片结构设计一直都无法实现自动化,需要设计工程师们破费数月的起劲才气生产可供规模制造的结构。

在位于美国加州的谷歌研究院内,人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶及其同事最新的研究解释,机械学习工具已经可以用来加速这一名为“结构设计”的流程。

研究团队将芯片结构设计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,让这个智能体把结构设计看作一种棋盘游戏:元件是“棋子”,放置元件的画布是“棋盘”,“获胜效果”则是凭证一系列评估指标评出的最优性能(评估基于一个包罗1万例芯片结构的参考数据集)。

研究职员指出,这种方式能在6小时内设计出与人类专家平起平坐或是更好的可行芯片结构,有望为往后的每一代盘算机芯片设计节约数千小时的人力。

美国加州大学圣迭戈分校科学家安德鲁·康在一篇同时揭晓的新闻与看法文章中写道,“开发出比当前方式更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方式,有助于延续芯片手艺的‘摩尔定律’”。这里的摩尔定律,是指每块芯片的元件数目约莫每两年会翻一番。

安德鲁·康同时示意,在这一研究中,团队展示的结构设计方案已经被用来设计谷歌的下一代AI处置器,这也显示出其设计质量可用于大规模生产。

总编辑圈点

在不到6小时的时间里,一个深度学习强化方式,可以自动天生芯片设计的所有要害指标,包罗功耗、性能和芯片面积,且给出的结构图都优于或可与人类设计的芯片结构图相比肩。这无疑是人工智能助力人类实现更好、更快、更强目的的类型。有意思的是,这小我私人工智能现在又被拿去设计下一代人工智能,这让我们看到一种共生关系——更壮大的人工智能设计硬件,正在推悦耳工智能的提高。

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