谷歌AI芯片AI设计，端到端闭环，三星联发科都buybuy in了

芯片加速AI的发展，AI反过来又促进了芯片的进步？

刚刚，谷歌芯片设计算法AlphaChip正式亮相。

DeepMind 哈萨比斯CEO调侃：这是一个闭环。

对芯片设计算法进行最佳训练。→AI芯片设计得更好。→使用它们来训练更好的模型→再次设计更好的芯片→……

要知道，AlphaChip只需要几个小时就可以生成与人类水平相媲美的芯片设计图纸。

谷歌目前最强TPU“Trillium"，AlphaChip参与了设计，而TPU训练了Gemininip。、Imagen、新算法，如Veo。

以及联发科，三星等待芯片制造商，也都将其应用于实际生产。

没有，英特尔最近在逆风转型期陷入并购事件。所以网友给出了一些建议：

谷歌为什么不买英特尔呢？

谷歌表示，AlphaChip现在不仅速度更快，而且需要更少的计算资源，已达到人类专家水平。

在最近的发布中，谷歌也开源了一个预训练版本，通过这种方式，每个人都可以更容易地使用AlphaChip来开发芯片(但是自己的预训练效果更好)。

围观者非常兴奋：

对工程领域来说，这确实是一个很酷的贡献。

AIic设计设计需要几个小时？

回顾过去，AlphaChip最早的结果将于2020年以预印方式发布，并于2021年登上Nature。

但是直到今天谷歌才给它起了一个正式的名字。Jeff 作者之一的Dean。

AlphaChip和AlphaGo、AlphaZero的原理相似，都是围绕深度强化学习。

AlphaZero掌握了围棋、国际象棋等游戏规则，AlphaChip将规划芯片布局视为一款游戏。

一种芯片通常包含数十亿个晶体管，其中数千万个逻辑门就是标准单元，另外还有数千个存储块，叫做宏块。

ic设计就是要确定它们的位置，如何布局会影响芯片响应速度和电源效率。

在传统的方法中，仅仅放置宏块这一步就非常耗时，为了给标准单元留下更多的空间，每次迭代都需要几天甚至几个星期。

基于深度强化学习，AlphaChip从最初的芯片布局中进行学习，生成新的设计方案。

这样就可以将宏和标准单元映射到一个平面画布上，形成一个拥有数百万至数十亿节点的“芯片网表”。

从一个空白格开始，一次放置一个电路元件，直到所有元件都被放置。算法将功率、性能和面积（PPA）等待优化，输出概率分布。最终奖励将根据布局质量进行计算。

使用一种基于边缘的新型（edge-based）AlphaChip图神经网络可以学习互联芯片组件之间的关系，并应用于芯片之间，因此AlphaChip可以改进每一个设计布局。

下面的图片显示了AlphaChip开源Arianee的零样本。 RISC-V 右图为基于预训练策略(设计20个TPU)微调效果的CPU结果。

AlphaChip设计芯片经过迭代，其效果和速度都比以前有了明显的提高，达到了与人类专家相似的水平。

在参与TPU设计时，谷歌列举了AlphaChip v5e、TPU v5p、目前谷歌最先进的三款AI计算芯片是Trillium上的效果。

AI设计芯片逐渐成为一种新的范式

值得注意的是，AlphaChip团队以前也有过打假事件。

Satrajittraji谷歌大脑员工 Chatterjee内部质疑该团队在Nature上发表的文章中存在一些毫无根据的问题，试验还没有得到充分的测试。研究人员于2022年3月被谷歌解雇。

(一个猜测：这也可能是AlphaChip迟迟没有正式发布的原因之一？)

然而，使用AI设计芯片，不仅仅是谷歌。

H100英伟达，还有AI参与设计。

H100包含近13000条电路由AI设计，利用深度强化学习agent设计电路。

此前，三星还曝光了DSO的新思科技。.Ai设计Exynos处理器。

那时候新思还非常自豪地说，DSO.Ai是首款用于Cpu设计的商业AI软件。

在生成式AI浪潮下，Cadence还推出了Optimizationnce设计芯片，并推出了Optimization。 AI计划。还有Cadence Copilot，使用大语言模型（LLM）以及其他基本模型，显著提高工程师的生产力。

参考链接：

[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

本文来自微信微信官方账号“量子位”，作者：明敏，36氪经授权发布。

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