谷歌使用人工智慧將晶元開發從幾個月加速到六個小時

Google Research 的研究人員使用強化學習將晶元創建時間從幾個月縮短到了六個小時。 在他們看來,人工智慧並不遜色於有經驗的工程師。 去年,我們分享了 #ReinforcementLearning 如何加速加

谷歌使用人工智慧將晶元開發從幾個月加速到六個小時

Google Research 的研究人員使用強化學習將晶元創建時間從幾個月縮短到了六個小時。 在他們看來,人工智慧並不遜色於有經驗的工程師。

去年,我們分享了 #ReinforcementLearning 如何加速加速器晶元的設計 (https://t.co/7KqG2pqTqh)。 今天,我們將發布改進的方法,我們已在生產中使用這些方法來設計下一代 Google TPU。 在《自然》中閱讀更多內容 https://t.co/gOQVmbWdeV

— 谷歌人工智慧 (@GoogleAI) 2021 年 6 月 9 日

為了實現這一目標,研究人員將晶元設計變成了一種遊戲。 處理器的組件充當晶元,它們所在的畫布被指定為遊戲板。

使用基於 10,000 個晶元放置的基線數據集的指標評估晶元性能。 谷歌稱,這場「遊戲」是由表現出最大效率的模型贏得的。

工程師們發現,在 6 個小時內,演算法開發出的晶元可以在幾個月內與人工設計的設計相媲美,有時甚至超過了人工設計。

「與最可靠的基線相比,我們的方法使我們能夠在不到 6 小時的時間內創建製造晶元的工藝計劃,這需要人類專家數月的大量努力,」該研究說。

開發人員強調,他們的方法不僅可以節省時間,還可以提高開發質量。

他們補充說,他們已經在 2021 年 5 月推出的 TPUv4 張量處理器的設計中應用了該方法。

谷歌首次宣布,將在 2020 年嘗試人工智慧開發晶元。

回想一下,五月份,科學家們展示了用於人工智慧的 Perlmutter 超級計算機,它將幫助構建歷史上最大的可見宇宙 3D 地圖。

5 月初,研究人員開發了人工智慧,它在單個 GPU 上模擬宇宙的速度比現有方法快 1,000 倍。

今年 4 月,科學家們推出了一種深度學習引擎,該引擎在中央處理單元上運行,訓練神經網路的速度比在帶有視頻加速器的平台上快 15 倍。

在 Telegram 上訂閱 ForkLog 新聞:ForkLog AI – 來自 AI 世界的所有新聞

谷歌使用人工智慧將晶元開發從幾個月加速到六個小時

—-

原文鏈接:https://forklog.com/google-uskorila-razrabotku-chipov-s-mesyatsev-do-shesti-chasov-s-pomoshhyu-ii/

原文作者:Богдан Каминский

編譯者/作者:wanbizu AI

玩幣族申明:玩幣族作為開放的資訊翻譯/分享平台,所提供的所有資訊僅代表作者個人觀點,與玩幣族平台立場無關,且不構成任何投資理財建議。文章版權歸原作者所有。

0

發表迴響