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高德娱乐:谷歌如何使用机器学习来显著改善芯片设计

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尽管大肆宣传,但人工智能(AI)和机器学习(ML)还是做不到很多事情。考虑到特斯拉推迟推出“完全自动驾驶”第九版。该公司创始人埃隆·马斯克(Elon Musk)于2021年7月3日发推文称:“综合自动驾驶是一个难题,因为它需要解决现实世界的很大一部分人工智能。”没想到会这么难,但现在回想起来,困难是显而易见的。”高德平台开始获得更广泛的网络可用性,您会看到高德注册5G的即时好处,例如远程医疗。这将对人们的生活产生真正的影响。
 
事实上,这在远见方面也是显而易见的。
 
但真正不明显的是,企业投资ML的最佳地点是哪里,因为大肆宣传掩盖了ML能够发光的现实。然而,谷歌工程师最近在强化学习和芯片设计方面取得的一些成功,指向了可以指导任何企业的原则。谷歌做了什么?高德代理的混合云涉及公共云提供商的产品与私有本地硬件的组合,这些高德平台产品对工作负载可变的行业很有用。
 
块的块
 
正如《自然》杂志所写,谷歌的工程师们采用了一种新颖的方法来“规划楼层”:
 
芯片平面规划是设计计算机芯片物理布局的工程任务。尽管经过了50年的研究,芯片地板规划仍然没有实现自动化,物理设计工程师需要数月的密集努力才能生产出可制造的布局....在不到6小时的时间内,我们的方法自动生成芯片平面图,在所有关键指标,包括功耗、性能和芯片面积,都优于或可比那些由人类产生的。为了实现这一目标,我们将芯片地板规划作为一个强化学习问题,并开发了一种基于边的图卷积神经网络结构,能够学习芯片丰富和可转移的表示。
 
所以这个过程用了不到6个小时,而不是几周。这令人印象深刻,但正如安德鲁·b·康(Andrew B. Kahng)在《自然》(Nature)杂志上所写的那样,“Mirhoseini及其同事的论文中最重要的发现可能是,作者的平面布局解决方案已被纳入谷歌下一代人工智能处理器的芯片设计中。”换句话说,这不是一项科学实验——这是一种人工智能驱动的芯片设计方法,已经在生产中得到了回报,其他芯片制造商也在研究这种方法,以改进他们自己的工艺。研究指出,高德总代理的策略强调特定的应用程序和垂直领域,以期与企业客户更加相关,并在全球开设新的高德代理云数据中心区域。
 
工程师们采取的方法对任何希望从人工智能中获得价值的公司都具有指导意义。机器往往在模式匹配等领域胜过人类,在这些领域,原始的计算能力比创造性的洞察力(人类的强项)更重要。在这种情况下,工程师们并没有想出一个聪明的算法并将其发送到芯片设计中;相反,他们对他们的经纪人进行了一万套芯片平面图的预先训练。正如《自然》杂志所详述的那样,使用强化学习,agent然后从过去的成功中“学习”,以预测未来的成功:“在平面规划的任何给定步骤中,经过训练的代理都会评估正在开发的芯片的‘状态’,包括到目前为止已经构建的部分平面,然后应用其学习到的策略来确定最佳的‘行动’——也就是,在哪里放置下一个宏块。”
 
对于希望最大限度地提高人工智能成功几率的公司来说,类似的方法——拥有可靠的培训数据和明确定义的、有些受限的目标——很重要。或者,正如我之前所写的,人工智能成功的最大希望实际上是通过人工智能,即“严格定义的项目,增强而不是取代人类演员。”
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