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2020年04月24日 | 谷歌：设计芯片，AI只需要6小时

2020-04-24 来源：半导体行业观察

谷歌公司的Jeff Deam日前在一篇预印版论文中表示，他们团队描述了一个基于学习的方法，是的芯片设计可以从过去的经验中学习，并随着时间的推移提高，生成更好的架构。他们声称这平均可以在6个小时内完成设计，这比人工研究需要花费数周的时间要快得多。

尽管这项工作并非完全新颖，它是基于Google工程师在3月发表的一篇论文中提出的技术，但它的先进性在于，它意味着片上晶体管的放置可以在很大程度上实现自动化。如果Google研究人员的技术可以公开使用，那么它可以使现金短缺的初创公司开发自己的芯片用于AI和其他专门用途。而且，它可以帮助缩短芯片设计周期，从而使硬件更好地适应快速发展的研究。

“基本上，根据现在的设计流程，您现在可以使用一些设计工具来进行一些布局，但是您需要人工布局和布线专家与这些设计工具一起进行很多次重复的迭代，” Dean去年在接受采访时表示。“从您想要设计开始，到将其实际物理布局在芯片上，并在面积，功率和导线长度上有适当的限制，再到可生产，这是一个数周的过程，” Dean说。“我们基本上可以拥有一个机器学习模型，该模型可以学习玩特定芯片的[组件]放置游戏。”

据介绍，他们这个方法旨在将逻辑门，存储器等的“网表”图放置在芯片画布上，以使该设计优化功率，性能和面积（PPA），同时遵守对放置密度和布线拥塞的限制。这些图的大小范围从成千上万个群集中的数百万个节点到数十亿个节点不等，通常，评估目标指标需要数小时到一天的时间。

研究人员设计了一个框架，该框架可以指导经过强化学习训练的agent来优化芯片位置。（激励learning agents 通过奖励来实现目标；在这种情况下，agent学习进行放置以使累积奖励最大化）。

在实践中，上述代理从空芯片开始依次放置组件，直到完成网表为止。为了指导代理选择首先放置哪些组件，请按大小递减的顺序对组件进行排序；首先放置较大的组件可减少以后没有可行放置的机会。

培训Agent需要创建一个10,000个芯片放置的数据集，其中输入是与给定放置相关的状态，而标签是放置的奖励（即，线长和拥塞）。研究人员通过首先选择五个不同的芯片网表来构建它，并应用AI算法为每个网表创建2,000个不同的布局。

在实验中，报告说，当他们在更多芯片上训练框架时，他们能够加快训练过程并更快地产生高质量的结果。实际上，他们声称，与领先的基准相比，它在生产中的Google张量处理单元（TPU）（Google的定制设计的AI加速器芯片）上实现了卓越的PPA。

研究人员总结道：“与现有的从头开始优化每个新芯片的位置的方法不同，我们的工作利用从放置以前的芯片获得的知识来使其随着时间的推移变得更好。” “此外，我们的方法可以直接优化目标指标，例如线长，密度和拥塞，而不必像其他方法一样定义……这些功能的近似值。我们的公式不仅使新的成本函数在可用时易于整合，而且还使我们能够根据给定芯片块的需求（例如，时序关键或功耗受限）来权衡它们的相对重要性。”

芯片 AI

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从技术层面看，机顶盒内部集成了复杂的调谐器、解码器及多种处理器，确保信号接收的稳定性和解码的高效性。随着科技的进步，机顶盒不断向高清化、智能化方向发展，支持4K乃至8K视频解码，并集成AI语音助手、智能推荐等先进技术，为用户带来更为便捷、智能的使用体验。

此外，机顶盒还具备强大的网络交互能力，通过连接互联网，用户可以轻松享受在线视频、社交媒体、远程教育、远程医疗等多元化服务，使电视机从单向接收设备转变为智能互动终端。未来，随着5G、VR/AR等技术的不断成熟，机顶盒的应用场景将进一步拓展，为用户带来更加沉浸式和互动式的观影体验。

综上所述，机顶盒作为连接电视与互联网的重要桥梁，正以其专业性、科普性和强大的功能，不断推动着家庭娱乐与信息化的发展。

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