#木法沙和三傻#谷歌使用人工智能设计可加速人工智能发展的芯片
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一种新的强化学习算法已经学会优化组件在计算机芯片上的位置 ， 使其更有效率和更省电 。
3D俄罗斯方块：芯片摆放 ， 也称芯片层规划 ， 是一个复杂的三维设计问题 。 它需要在一个受限制的区域内跨多个层小心地配置数百个(有时是数千个)组件 。 传统上 ， 工程师会手动设计配置 ， 以最小化组件之间使用的电线数量来提高效率 。 然后使用电子设计自动化软件来模拟和验证它们的性能 ， 而仅一个单层的平面图就需要花费超过30个小时 。
时间耗费：由于每个芯片的设计投入了大量的时间 ， 传统上认为芯片的寿命在2到5年之间 。 但随着机器学习算法的快速发展 ， 对新芯片架构的需求也在加速 。 近年来 ， 一些优化芯片层规划的算法试图加快设计过程 ， 但它们在跨多个目标(包括芯片的功耗、计算性能和面积)的优化能力方面受到了限制 。
智能设计:为了应对这些挑战 ， 谷歌的研究人员AnnaGoldie和AzaliaMirhoseini采取了一种新的方法:强化学习 。 强化学习算法使用正反馈和负反馈来学习复杂的任务 。 因此 ， 研究人员设计了一种所谓的“奖励函数” ， 根据算法的设计表现对其进行惩罚和奖励 。 然后 ， 该算法产生数万到数十万个新设计 ， 每个设计都在几分之一秒内完成 ， 并使用奖励函数对它们进行评估 。 随着时间的推移 ， 它最终形成了以最佳方式放置芯片组件的策略 。
【#木法沙和三傻#谷歌使用人工智能设计可加速人工智能发展的芯片】验证:在用电子设计自动化软件检查设计后 ， 研究人员发现 ， 算法的许多平面图比人类工程师设计的要好 。 研究人员说 ， 它还教会了人类一些新技巧 。
生产线:纵观该领域的历史 ， 人工智能的发展与芯片设计的发展紧密相连 。 该算法有望加速芯片设计过程 ， 并产生新一代改进的架构 ， 从而加速人工智能的发展 。
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