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    揭秘“AI造芯”:助力突破摩爾定律!芯片設計師有失業危機了?
    來源:互聯網   發布日期:2022-02-10 09:24:56   瀏覽:12963次  

    導讀:智東西(公眾號:zhidxcom) 編譯 | 趙迪 編輯 | 云鵬 智東西2月9日消息,據IEEE報道,隨著AI在芯片設計方面的應用,芯片性能提升周期在逐漸縮短,有可能打破每隔18個月芯片性能可提升一倍的摩爾定律。 MathWork公司MATLAB平臺的高級產品經理希瑟高爾(Heath...

    智東西(公眾號:zhidxcom)

    編譯 | 趙迪

    編輯 | 云鵬

    智東西2月9日消息,據IEEE報道,隨著AI在芯片設計方面的應用,芯片性能提升周期在逐漸縮短,有可能打破“每隔18個月芯片性能可提升一倍”的摩爾定律。

    MathWork公司MATLAB平臺的高級產品經理希瑟高爾(Heather Gorr)表示,AI技術能夠幫助提升芯片測試效率,相比用人工排查異常,用AI排查問題的速度明顯更快;贏I設計的代理模型(surrogate model)能夠對實驗數據中的參數進行調整,對實驗結果進行模擬,實現模型的快速更新迭代。

    但相對物理模型(physics-based model)來說,代理模型的精確度較低,還需要人對其結果進行整合。即便如此,在芯片設計過程中運用AI的確能大幅度釋放人力成本,將人力用于更高級的任務,實現技術與人的互助。

    一、用AI處理海量數據,快速尋找問題誘因

    在將AI用于芯片設計之前,工程師和設計師只能通過縮小晶體管來提高芯片的性能,現在,AI逐漸成為提升芯片性能的關鍵,如三星在其存儲芯片中運用AI實現更快、更節能的內存處理,谷歌TPU V4 AI芯片的處理速度也比之前的版本高出一倍。

    揭秘“AI造芯”:助力突破摩爾定律!芯片設計師有失業危機了?

    高爾表示,AI 能夠運用到芯片產品生命周期的大部分環節,尤其是芯片設計環節。因為即使在設計過程中考慮到了各種可能出現的問題,產品測試時還是會出現許多異常情況,如果依靠人工在海量數據中分析問題可能的誘因,那么工作量會比較大而且速度也較慢,這時就可以運用AI完成探索頻域、數據同步或重采樣之類的任務。

    在這個過程中,AI通常被看作一種預測問題的工具,但很多時候工程師也能從AI提供的信息中獲取靈感,發現一些此前未注意到的問題、想出一些新的邏輯建模方式。高爾強調,目前GitHub和MATLAB平臺上已經有許多人公布了相關程序代碼,工程師們可以直接利用這些工具完成相關任務,提升工作效率。

    二、代理模型節省計算時間,提高產品優化效率

    高爾向IEEE介紹了AI在芯片設計中的具體應用方式。

    以往的芯片設計工作是基于物理方面的實驗進行的,但AI能夠提供一個代理模型,對輸入的數據進行參數掃描、優化,進行蒙特卡洛模擬(隨機抽樣模擬方法)等,相比進行實際的電路電路調整等工作,代理模型在優化性能方面花費的時間要少得多。

    IEEE表示,在某種意義上,可以將基于AI的代理模型看作一種數字孿生的產品,即在物理模型和實驗數據的基礎上,通過代理模型調整參數、模擬實驗,實現模型的快速迭代。

    揭秘“AI造芯”:助力突破摩爾定律!芯片設計師有失業危機了?

    但是,高爾指出,基于AI的代理模型往往不如基于物理方法的模型精確,這正是需要代理模型進行多次模擬和參數掃描的原因。代理模型能夠對芯片設計和制造的每一個細節可能產生的問題進行預測,但還需要人類對這些結果進行整合。

    三、AI不能包攬芯片設計,還需要人的參與

    高爾介紹了用AI技術設計芯片時工程師和設計師需要做的工作。對于工程師和設計師來說,他們只需要確定想要解決的問題,然后就可以把具體的解決工作交給AI,讓代理模型對各個組件的參數進行調整、模擬,最后由工程師和設計師記錄最優解下的參數。

    這幫助工程師和設計師們從一部分繁瑣的工作中解放出來,大大釋放了人力資本。高爾表示,用AI進行芯片設計能夠減少資源浪費,優化芯片設計,但她強調,在最終的決策環節不能離開人的參與,基于AI的代理模型能夠幫助人們完成很多工作,但其利用率的高低取決于人們如何運用它,實現技術與人的互動。

    結語:AI打入芯片行業,提升智能化水平擴展應用領域

    目前,GitHub和MATLAB平臺上已經公布了眾多與芯片設計相關的程序,行業內越來越多的公司開始將AI納入芯片設計工作,釋放人力成本,提升工作效率;贏I的代理模型在加快模型更新方面起到了重要作用,芯片設計所需的時間也隨之縮短,未來,人們有可能不需要等待18個月,就能看到性能翻倍的芯片。

    隨著科技的發展,AI越來越滲透入人們的生活之中,從智能家居、語言處理再到健康管理,AI的應用無處不在,在精密度極高的芯片領域,AI也能夠分一杯羹,谷歌甚至開發出了讓AI進行自主編碼的工具,未來,AI的智能化和應用范圍還將達到怎樣的高度和廣度,值得期待。

    來源:IEEE

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