谷歌AI芯片AI设计！端到端闭环，三星联发科都buybuy in了

芯片加快 AI 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 CEO 哈萨比斯调侃：这是一个闭环。

对芯片设计算法进行最佳训练。→使用它来设计更好的 AI 芯片→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 生成比肩人类水平的芯片设计图只需要几个小时。

谷歌目前最强 TPU" Trillium "，AlphaChip 只是参与设计，而且 TPU 又训练了 Gemini、Imagen、Veo 等新算法。

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，最近正处于逆风转型期。所以网友给出了建议：

谷歌为什么不买英特尔呢？

谷歌表示 AlphaChip 如今不但速度更快，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，所以每个人都可以使用它 AlphaChip 开发芯片比较简单(但也是自己预训练的效果比较好)。

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。

几小时搞定 AI ic设计

向前追溯，AlphaChip 最早的结果是 2020 年度以预印方式发布，。

但是直到今天谷歌才给它起了一个正式的名字。Jeff Dean 作者之一。

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

AlphaZero 掌握围棋、国际象棋的游戏规则，AlphaChip 就是把规划芯片布局当作一款游戏。

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。

AlphaChip 在深度强化学习的基础上，从原有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到数十亿节点的“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）图片神经网络 AlphaChip 因此，我们可以学习互联芯片组件之间的关系，并将其应用于芯片之间。 AlphaChip 可以改进设计的每一个布局。

下图中，左图为零样本下图。 AlphaChip 布局开源 Ariane RISC-V CPU 结果，右图是基于预训练策略(设计) 20 个 TPU）微调效果。

经过迭代，现在 AlphaChip 与以前相比，设计芯片的效果和速度都有了明显的提高，达到了与人类专家相似的水平。

谷歌列举了 AlphaChip 在参与设计 TPU v5e、TPU v5p、Trillium 以上效果，分别是目前谷歌最先进的三款。 AI 计算芯片。

AI 设计芯片逐渐成为一种新的范式

值得注意的是，AlphaChip 这个团队以前也陷入了困境。

谷歌大脑员工 Satrajit Chatterjee 这个团队在内部提出了质疑。 Nature 在上面的文章中，有一些没有根据的测试，没有得到充分的测试。2022 年 3 月份，研究人员被谷歌解雇。

(一种猜测：也许这也是 AlphaChip 没有正式发布的原因之一？)

不过，用 AI 不只是谷歌在设计芯片。

。

运用深度强化学习的深度强化学习 agent H100设计电路 含有近 13000 条电路由 AI 设计。

早些时候，。

那时候新思还非常自豪地说，DSO.ai 首先用于Cpu设计的商业设计。 AI 软件。

以及生成式 AI 大潮下，Cadence 也在力推 AI 推出了设计芯片 Optimization AI 计划。而且还有 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

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