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開源預(yù)訓(xùn)練版本

明敏 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

芯片加速AI發(fā)展,AI反過來又推動(dòng)芯片進(jìn)步?

剛剛,谷歌芯片設(shè)計(jì)算法AlphaChip正式亮相。

DeepMind CEO哈薩比斯調(diào)侃:這下閉環(huán)了。

訓(xùn)練最好的芯片設(shè)計(jì)算法→用它設(shè)計(jì)更好的AI芯片→用它們訓(xùn)練更好的模型→再設(shè)計(jì)更好的芯片→……

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要知道,AlphaChip只需幾個(gè)小時(shí)就能生成比肩人類水平的芯片設(shè)計(jì)圖。

谷歌目前最強(qiáng)TPU“Trillium”,AlphaChip就參與了設(shè)計(jì),而TPU又訓(xùn)練了Gemini、Imagen、Veo等新算法。

以及聯(lián)發(fā)科、三星等芯片廠商,也都將其用到了實(shí)際生產(chǎn)中。

這不,最近處在轉(zhuǎn)型逆風(fēng)期的英特爾深陷并購(gòu)風(fēng)波。于是網(wǎng)友給出主意:

要不谷歌把英特爾買了吧。

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谷歌表示AlphaChip現(xiàn)在不僅速度更快,而且需要的計(jì)算資源更少,已經(jīng)達(dá)到人類專家級(jí)水平。

最新發(fā)布中,谷歌還開源了一個(gè)預(yù)訓(xùn)練版本,這樣大家都能用AlphaChip更簡(jiǎn)易地開發(fā)芯片(但也還是自己預(yù)訓(xùn)練的效果更好)。

圍觀群眾都相當(dāng)興奮:

這真的是超酷的貢獻(xiàn),對(duì)于工程領(lǐng)域很重要。

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幾個(gè)小時(shí)搞定AI芯片設(shè)計(jì)

向前追溯來看,AlphaChip最早期的成果于2020年以預(yù)印本形式發(fā)布,2021年登上Nature。

但直到今天谷歌才給它了一個(gè)正式的名字。Jeff Dean是作者之一。

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AlphaChip和AlphaGo、AlphaZero的原理相似,都是基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

AlphaZero掌握了圍棋、國(guó)際象棋的游戲規(guī)則,AlphaChip就是將規(guī)劃芯片布局視為一個(gè)游戲。

一個(gè)芯片上往往包含數(shù)十億個(gè)晶體管,由他們組成的數(shù)千萬個(gè)邏輯門就是標(biāo)準(zhǔn)單元,此外還有數(shù)千個(gè)存儲(chǔ)塊,稱為宏塊。

芯片設(shè)計(jì)就是要確定它們的位置,如何布局將影響芯片的處理速度和電源效率。

傳統(tǒng)方法中,光是放置宏塊這一步就很耗時(shí)了,為了給標(biāo)準(zhǔn)單元留出更多空間,每一次迭代都要幾天甚至幾周時(shí)間。

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AlphaChip基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),從之前的芯片布局中進(jìn)行學(xué)習(xí),生成新的設(shè)計(jì)方案。

它將宏和標(biāo)準(zhǔn)單元映射到一個(gè)平面畫布上,形成具有數(shù)百萬到數(shù)十億節(jié)點(diǎn)的“芯片網(wǎng)表”。

從一個(gè)空白格開始,一次放置一個(gè)電路元件,直到放置完所有元件。算法會(huì)對(duì)功率、性能和面積(PPA)等進(jìn)行優(yōu)化,并輸出概率分布。最終將根據(jù)布局質(zhì)量計(jì)算獎(jiǎng)勵(lì)。

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利用一種新型的基于邊緣(edge-based)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlphaChip可以學(xué)習(xí)互聯(lián)芯片組件之間的關(guān)系,并應(yīng)用在芯片之間,所以AlphaChip能對(duì)設(shè)計(jì)的每個(gè)布局進(jìn)行改進(jìn)。

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下圖中,左圖為零樣本下AlphaChip布局開源Ariane RISC-V CPU的結(jié)果,右圖為基于預(yù)訓(xùn)練策略(設(shè)計(jì)20個(gè)TPU)微調(diào)的效果。

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經(jīng)過迭代,目前AlphaChip設(shè)計(jì)芯片的效果和速度都較此前有明顯提升,達(dá)到和人類專家相近水平。

谷歌列舉了AlphaChip在參與設(shè)計(jì)TPU v5e、TPU v5p、Trillium上的效果,它們分別是目前谷歌最先進(jìn)的三款A(yù)I計(jì)算芯片。

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AI設(shè)計(jì)芯片正在成為新范式

值得一提的是,AlphaChip團(tuán)隊(duì)此前還陷入過打假風(fēng)波。

谷歌大腦員工Satrajit Chatterjee在內(nèi)部質(zhì)疑該團(tuán)隊(duì)發(fā)表在Nature上的論文中存在一些站不住腳、實(shí)驗(yàn)尚未經(jīng)過充分的測(cè)試。2022年3月,該研究員被谷歌解雇。

(一個(gè)猜測(cè):這或許也是AlphaChip遲遲沒有正式發(fā)布的原因之一?)

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不過,用AI設(shè)計(jì)芯片,不只是谷歌在搞。

英偉達(dá)的H100,也有AI參與設(shè)計(jì)。

通過利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)agent設(shè)計(jì)電路,H100中有近13000條電路由AI設(shè)計(jì)。

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更早之前,三星也被曝用新思科技的DSO.ai來設(shè)計(jì)Exynos處理器。

當(dāng)時(shí)新思還很得意表示,DSO.ai是第一個(gè)用于處理器設(shè)計(jì)的商業(yè)AI軟件。

以及生成式AI大潮下,Cadence也在力推AI設(shè)計(jì)芯片,推出了Optimization AI方案。而且還有Cadence Copilot,利用大語(yǔ)言模型(LLM)和其他基礎(chǔ)模型,顯著提升工程師的生產(chǎn)力。

參考鏈接:
[1]https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/
[2]https://x.com/demishassabis/status/1839354651206160563
[3]https://x.com/JeffDean/status/1839308592408834559

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