人工智能芯片設(shè)計(jì)巨頭英偉達(dá)的研究人員近日發(fā)表了一篇論文，展示如何利用人工智能來(lái)改進(jìn)芯片設(shè)計(jì)的最新研究成果。這項(xiàng)研究的發(fā)布將進(jìn)一步顛覆摩爾定律。

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在這篇題為《AutoDMP：基于DREAMPlace的自動(dòng)化宏布局》的論文中，研究人員寫道：“宏布局是一個(gè)關(guān)鍵的超大規(guī)模集成 (VLSI) 物理設(shè)計(jì)問題，它將顯著影響設(shè)計(jì)功率性能區(qū)域 (PPA) 指標(biāo)。”

芯片的設(shè)計(jì)過程涉及決定如何在一塊硅片上放置數(shù)百億個(gè)晶體管，這些晶體管的確切位置的擺放將在很大程度上影響芯片的成本、速度和功耗。

過去，芯片設(shè)計(jì)工程師使用來(lái)自Synopsys和Cadence Design Systems等公司的復(fù)雜設(shè)計(jì)軟件來(lái)幫助他們優(yōu)化這些晶體管的布局。英偉達(dá)的最新論文稱，它可以使用人工智能技術(shù)的組合來(lái)找到放置大量晶體管更好的方法。

論文提出的AutoDMP是一種利用GPU加速布局器DREAMPlace的方法，可以同時(shí)放置“宏”（macros）和標(biāo)準(zhǔn)單元，并使用多目標(biāo)超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)進(jìn)行自動(dòng)參數(shù)調(diào)整。

“我們可以生成高質(zhì)量的可預(yù)測(cè)解決方案，與學(xué)術(shù)和商業(yè)工具生成的基線結(jié)果相比，能提高學(xué)術(shù)基準(zhǔn)的宏觀布局質(zhì)量。”研究人員寫道，“AutoDMP的計(jì)算效率也很高，可在3小時(shí)內(nèi)在單個(gè)英偉啊DGX Station A100上優(yōu)化具有270萬(wàn)個(gè)單元和320個(gè)‘宏’的設(shè)計(jì)。 這項(xiàng)工作展示了將GPU加速算法與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合以實(shí)現(xiàn)VLSI設(shè)計(jì)自動(dòng)化的前景和潛力?！?/p>

一位英偉達(dá)的技術(shù)人員向第一財(cái)經(jīng)記者解釋稱：“通俗來(lái)說(shuō)，最新的研究展示了芯片上的各個(gè)功能模塊單元怎樣擺放最合理，并主要利用了GPU來(lái)加速這個(gè)合理放置的過程。”

英偉達(dá)的這項(xiàng)最新研究采用了德克薩斯大學(xué)研究人員使用的所謂“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”開發(fā)的現(xiàn)有成果，并在其之上添加了第二層人工智能技術(shù)，以獲得更好的結(jié)果。

英偉達(dá)首席科學(xué)家Bill Dally在一份聲明表示：“這項(xiàng)工作很重要，因?yàn)樾酒圃斓母倪M(jìn)正在放緩。新一代芯片制造技術(shù)中的每個(gè)晶體管的成本現(xiàn)在高于前幾代，這與英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登摩爾的預(yù)測(cè)背道而馳。”

Dally表示，根據(jù)摩爾定律，芯片總是會(huì)變得更便宜、更快。但實(shí)際上，人們已經(jīng)不再?gòu)倪@種擴(kuò)展中獲得經(jīng)濟(jì)。“我們將無(wú)法從更便宜的晶體管中獲得更多價(jià)值，現(xiàn)在必須通過更聰明的設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)它?！彼f(shuō)道。

值得關(guān)注的是，在英偉達(dá)用AI改變芯片設(shè)計(jì)之前，該公司已經(jīng)成功利用AI顛覆了芯片的制造工藝流程。英偉達(dá)在上周舉行的年度GTC技術(shù)峰會(huì)上發(fā)布了光刻機(jī)技術(shù)的突破。憑借在GPU上運(yùn)行的光刻機(jī)軟件技術(shù)cuLitho，性能比當(dāng)前光刻技術(shù)工藝提高了40倍，能夠?yàn)槟壳懊磕晗臄?shù)百億CPU小時(shí)的大規(guī)模計(jì)算工作負(fù)載提供加速。

目前，英偉達(dá)正在與ASML、Synopsys和臺(tái)積電合作，將這種技術(shù)推向市場(chǎng)。英偉達(dá)創(chuàng)始人CEO黃仁勛預(yù)計(jì)，臺(tái)積電將于6月開始準(zhǔn)備生產(chǎn)該技術(shù)。

英偉達(dá)的AI芯片在ChatGPT時(shí)代發(fā)揮了更大的作用。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)State of AI的報(bào)告，截至去年12月，超過2萬(wàn)篇開源AI論文中都使用了英偉達(dá)的AI芯片，其中A100在2022年的使用量迅速增長(zhǎng)，成為英偉達(dá)被使用第三多的芯片，僅次于其售價(jià)1500美元的游戲芯片。

黃仁勛此前已經(jīng)表示，AI的iPhone時(shí)刻已經(jīng)到來(lái)，AI訓(xùn)練速度可再提高1萬(wàn)倍。他在上個(gè)月的財(cái)報(bào)會(huì)議上表示：“過去的十年里，英偉達(dá)的GPU將AI的處理性能提高了100萬(wàn)倍，我們的目標(biāo)是，在未來(lái)的十年里，可以將AI的訓(xùn)練速度再提高至少1萬(wàn)倍。”

不過研究機(jī)構(gòu)Gartner分析師盛陵海對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示：“過去十年是AI發(fā)展從0到100的階段，但是要從100到10000，是完全不同的場(chǎng)景。過去十年芯片的發(fā)展還遵循摩爾定律，但隨著摩爾定律接近極限，未來(lái)計(jì)算機(jī)的能力要進(jìn)一步提升越來(lái)越困難，除非量子計(jì)算能有大的突破?！?/p>

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