利用AI技术,打造更强大的处理芯片

原作者: 人工智能 收藏 分享 邀请

以后,越来越多的草创企业与年夜型半导体公司正争相推出新型AI芯片。Synopsys、Cadence以及Mentor Graphics等电子东西与设计办事厂商,则但愿追求更多史无前例的计划,帮忙设计师们加速产物投产速度。

风趣的点来了:今朝各家公司采纳的主流研发提速手腕之一,就是操纵AI手艺协助构建更壮大的AI芯片。此中,设计流程后端(即物理设计阶段)对AI东西的撑持表示得尤为成熟,而各晚期采取者也获得了相当可不雅的收益。

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图一:这是一块英伟达Drive AGX Orin芯片,其布局极端庞杂,包括多达170亿个晶体管。风趣的是,今朝业界正操纵AI手艺为此类芯片供给更高效的设计撑持。

相干成绩

良多伴侣能够并不熟习芯片制作的详细体例,这里我就用几个罕见成绩停止申明。在断定了芯片的根基逻辑(往往需求花费数月甚至数年时候)之后,接上去就是物理设计流程了——更详细地讲,工程师们需求断定每个晶体管应放置在何处、分歧晶体管之间又要若何互连。这个进程,被称为结构与布线。古代芯片上往往包括数十亿个晶体管,是以结构与布线的设计与测试往往需求花费数名工程师长达20到30周的时候才干完成。一旦不警惕出了错,芯片的现实运转效力能够要比设计请求更低、功耗更高、本钱增添或许压根无法正常利用。但遗憾的是,并不存在一种百试百灵的“准确”芯片结构方式。面临这小小方寸,我们拥有不计其数种能够的选择,而研发职员的使命就是在芯片的三年夜首要设计目标中做出衡量:机能、功耗与面积(统称PPA)。

现实上,设计团队相当于面临着一个范围重大的“搜刮”困难:单是立体图形搜刮,就涵盖惊人的1090,000 万种能够性。与之对应,国际象棋中“只”包括10123种能够性,而围棋则包括10360种能够状况。之所以要用棋类作类比,是由于今朝的AI软件完整可以或许以下棋的体例“玩转”物理设计。固然AI计划往往需求花费巨量计较资本,但同时也可以或许疾速对多到不可思议的选项做出分类,优化参数完成一系列既定方针,从而高效为芯片设计找到最抱负的PPA组合。

强化进修——霸占芯片设计困难的要害

AI范畴存在一个无监视进修分支,被称为强化进修(RL),可以或许以试错体例摸索并把握处理成绩的方式。详细来讲,计较机遇不竭“测验考试”一个个处理计划,并经由过程成果的趋好/趋坏来不竭加强该处理计划中的参数。在颠末数万亿次的反复之后,处理计划终将收敛——这就代表着“最佳理论”。

电子设计主动化(EDA)厂商Synopsys公司一向在与客户联手推动这方口试验,并取得了令人欣喜的成果。

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图二:设计团队操纵强化进修加速收集芯片、挪动芯片、车载芯片以及AI加快芯片等物理设计项目,并获得了惊人的功效。

图二所示,总结了Synopsys及其客户在庞杂芯片设计傍边完成的四个实验性项目。均匀来看,这些项目标完成速度比以往人工体例要快86%,一位数据迷信家即可替换本来的四到五名专业设计工程师,且各个项目全数到达或许跨越了既定的PPA方针。风趣的是,由AI天生的某些设计成果颇有反直觉的结果,会以人类设计团队简直不成能想到的很是规方式停止晶体管摆设。但成果不问可知,这些功效更快、更高效,也让企业可以或许更快将产物投放市场。

总结

在与Synopsys研发团队的交换傍边,我清晰地认识到,在物理设计傍边采取RL手艺仅仅是AI使用的冰山一角。将来,AI与机械进修将被普遍引进集成电路设计范畴的各类罕见任务流程傍边。我还想到英伟达公司CEO黄仁勋在2016年初次宣布Saturn V时的评论——顺带一提,Saturn V是英伟达外部开辟的基于GPU的超等计较机,那时在全球超算排行榜中占有第30名。黄师长教师猜测称,Saturn V将成为英伟达手中一张强无力的王牌,帮忙外部设计工程师们进步出产力并推出更优质的产物。再连系Synopsys在强化进修方面的晚期研讨功效,置信大师更可以或许了解AI辅佐设计的主要份量,以及黄仁勋对这一计划的承认与希冀。


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本文作者2020-5-6 07:37 PM
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