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DeepMind推出芯片领域AlphaGo,几小时搞定设计,已被联发科采用

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一直以来,计算机芯片是驱动 AI 发展的重要基础。现在,AI 也能够加速和优化芯片的设计了。

近日,谷歌 DeepMind 公布了一项名为 AlphaChip 的强化学习方法,可以大幅加速和优化芯片布局设计过程。而且,已被谷歌、联发科等公司采用,该方法的实用性得到了广泛验证。

DeepMind 在博客中写道:“AlphaChip 是首批用于解决实际工程问题的强化学习方法之一。

它可以在数小时内生成超越人类设计或同等水平的芯片布局,而无需耗费数周或数月的人力,其布局已应用于数据中心、手机等产品中的芯片。”

实际上,DeepMind 早在 2020 和 2021 年就分别发布了相关的论文,介绍了这种强化学习方法。

此次公布的是一篇Nature论文附录,揭示了更详细的技术细节,以及该方法在过去几年对芯片设计领域的积极影响。

设计芯片布局并非易事。

计算机芯片的结构复杂,它由很多互相连接的功能模块组成,这其中又包含了多层电路元件。而且,这些组件之间还通过极其精细的导线相互连接。

此外,还必须同时满足很多复杂且相互交织的设计限制。

从 AlphaChip 的工作原理来看,其与谷歌的 AI 系统 AlphaGo 与 AlphaZero 等类似。

它将芯片布局设计视为一种游戏,从空白的网格开始,逐一放置电路元件,直至完成所有元件的布局。

遵循强化学习的理念,这个系统将基于最终布局的质量得到奖励。

AlphaChip 通过一种新颖的“基于边缘”的图神经网络,学习互连芯片组件之间的关系。并且,在不同芯片上进行泛化,使其设计能力随着每次布局而不断提升。

AlphaChip 在效率和性能上的表现,均优于传统芯片设计方法。

一般来说,设计一个复杂芯片(如图形处理器)的布局需要耗时约 24 个月,而较简单的芯片也需要数月时间,这意味着巨大的人力和资金成本。

相比之下,AlphaChip 能在几小时内完成芯片布局设计,并且其设计在功耗和性能方面往往优于人工设计。

自 2020 年起,谷歌开始在其张量处理单元(TPU,Tensor Processing Unit)芯片设计中应用 AlphaChip 技术。

TPU 是谷歌专为 AI 加速而设计的定制芯片,为多个生成式 AI 系统提供支持,包括:Gemini 大型语言模型、Imagen 图像生成器和 Veo 视频生成器等。

AlphaChip 在每一代 TPU 的设计中都发挥了重要作用,包括最新的第六代 Trillium 芯片,并不断提高芯片性能并加快设计周期。

据 DeepMind 介绍,为了设计 TPU 布局,AlphaChip 首先在前几代的芯片块上进行预训练。例如,片上和芯片间网络块、内存控制器和数据传输缓冲区。

之后,他们会在当前的 TPU 块上运行 AlphaChip,尝试生成高质量的布局。

与以往方法不同之处在于,AlphaChip 在完成芯片布局任务时,会随着任务增多而变得更好和更快。

除了设计专用 AI 加速器外,AlphaChip 还被用于设计谷歌 Axion 处理器(基于 ARM 架构的通用数据中心中央处理器)等其他类型的芯片。

并且,其他公司也开始采用和改进 AlphaChip 技术。

例如,芯片设计公司联发科对 AlphaChip 的应用进行扩展,用于加速开发其最先进的芯片,包括用于三星手机的 Dimensity 旗舰 5G 芯片。它还同时改善了芯片的功耗、性能和面积。

AlphaChip 引发了基于 AI 在芯片设计领域的研究热潮。研究人员正在探索将这一技术扩展到芯片设计的其他关键阶段,如逻辑综合、Macro 选择和时序优化等。

目前,虽然新思(Synopsys)和楷登电子(Cadence)等公司已经提供了一些 AI 辅助芯片设计工具,但这些工具通常价格昂贵。

谷歌希望通过开源 AlphaChip,来普及 AI 辅助芯片设计方法。

尽管 AlphaChip 展现出了巨大的潜力,但值得注意的是,目前谷歌和联发科等公司仍然只在有限的芯片模块中使用 AlphaChip,大部分设计工作仍由人类开发者完成。

但不可忽视的是,AlphaChip 的学习速度远远超过人类专家,这意味着,它的表现将随着时间的推移而迅速提升。

展望未来,谷歌相信“AlphaChip 有潜力优化芯片设计周期的每个阶段,从计算机架构到制造的各个环节”。

这可能会彻底改变定制硬件的芯片设计,包括智能手机、医疗设备、农业传感器等日常设备中的芯片。

这一技术的广泛应用可能会对整个科技行业产生深远影响,推动从消费电子到大规模计算基础设施等各个领域的进步。

参考资料:

https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/

https://www.tomshardware.com/tech-industry/google-unveils-alphachip-ai-assisted-chip-design-technology-chip-layout-as-a-game-for-a-computer

运营/排版:何晨龙

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