php怎么做网站快,免备案网站怎么备案域名,做网站销售工资怎么样,网站的jsp页面怎么做来源#xff1a;ZDNet作者#xff1a;Tiernan Ray编译#xff1a;科技行者AI#xff08;人工智能#xff09;技术正在越来越多地被应用于半导体设计之中#xff0c;这种做法的优势之一是#xff0c;人工智能技术会尝试人类想都不敢想的设计方案。例如#xff0c;对边际… 来源ZDNet作者Tiernan Ray编译科技行者AI人工智能技术正在越来越多地被应用于半导体设计之中这种做法的优势之一是人工智能技术会尝试人类想都不敢想的设计方案。例如对边际的概念。设计人员在将电路放置在芯片上时会留出一定的误差余量以容纳制造中可能出现的误差——比如可能会扰乱芯片周围信号的时序。人类会希望尽可能多地留出容错空间而机器的做法则更为激进大胆。芯片设计软件制造商Synopsys首席执行官Aart de Geus解释说“边际本质上是一种风险计算这对人类来说是一件完全不可能的事情。”“一台机器将优化一切。”这意味着机器将会更加冒险将容错边际缩小到人类甚至无法接受的程度。De Geus在Hot Chips计算机芯片年会上发表了主题演讲。他介绍了公司软件中人工智能技术的发展该软件已经开发了好几年。该程序名为DSO.ai于去年的5月首次推出。该程序最初能够优化芯片平面图中的电路布局采用的是二维区域的方式。他的演讲主题是关于“Synopsys如何超越芯片的物理布局优化来优化其他因素”。一种是其所谓的架构。芯片架构是指芯片上应该使用什么样的电路和什么样的功能块比如算术逻辑单元、缓存、寄存器和管线。De Geus表示“最近我们开始了微架构决策。举例说我们现在还可以优化平面布局和时钟方案。”除了物理电路布局和架构决策之外Synopsys正在研究第三个优化向量即所谓的芯片功能或行为。这包括开发一种反馈回路由芯片运行的软件最终将成为一个变量以优化逻辑和物理设计。De Geus表示“坦率地说我认为不容易实现的一项突破是我们还要能够查看将在芯片上运行的软件分析预期的利用率峰值、热功率时刻并且据此对芯片进行优化。”最终目标是为芯片设计程序设定一些必要条件然后让它自己解决所有问题。De Geus 喜欢这样描述他们的愿景——“从芯片的规格开始做一些架构决策然后我们会将其余的一切全部自动化。” De Geus表示在最初使用这三个向量时Synopsys已经看到了一种“超大规模芯片” 这种芯片可以供数据中心进行大规模计算——包括人工智能运算并且能将功耗降低27%。De Geus表示“功耗降低了但是现在如果你使用软件的话就是完全不同的情况了因为功耗的降低总是很困难而评估它则更加困难。”他表示芯片就像是一个水龙头在闲置的时候它们几乎不会滴水也就是不太消耗电能这是一个相对稳定的衡量标准。但是动态功率则类似于打开和关闭水龙头可预测性就要低得多了。De Geus表示“功耗是我们所做的所有事情中最困难的一种物理特性。”他表示“因为顾名思义它同制造中所使用材料的固有特性、单个晶体管的配置等等因素都有关相关因素的列表可以一直延伸到应用领域。”三星是第一家表示已经使用DSO.ai软件优化芯片设计Synopsys客户。Synopsys 的工具依赖于一种被称为强化学习的机器学习形式。谷歌的 DeepMind 部门使用这项技术取得了巨大的成功该部门利用这种技术创建了Alpha Zero程序该程序在 2016 年的围棋和国际象棋比赛中击败了所有的人类选手。过去两年谷歌将机器学习扩展到芯片设计自动化但仅限于上面提到的第一个向量领域即物理布局。De Geus表示“谷歌正在考虑布局部分我们优化的不是布局而是综合和时序以及物理和测试优化。”他强调说芯片设计“非常之复杂”因此有很大的优化空间。这种通过机器学习实现的自动化正在蔓延至半导体行业的所有参与者。Synopsys 的主要竞争对手 Cadence Design 已经展示了其 Cerebrus 工具能够如何将芯片性能、功耗和面积利用率提高 20% 或更多。按收入计算全球最大的半导体制造工具制造商Applied Materials今年推出了缺陷检测软件程序 SEMVision该程序使用机器学习技术对硅晶片上的各种缺陷进行分类以适应新的信息。对De Geus而言人工智能在芯片设计工具链中的蔓延是人工智能在全球蔓延的自然结果。更快的芯片加快了分析的速度为数据的激增打开了可能性而这又反过来对芯片的速度产生了更大的需求从而形成了一种巨大的循环给芯片制造商们带来了更大的提高性能的压力。De Geus观察到“我一直觉得摩尔定律是最终的推动力——突然之间你可以做之前做不到的事情了。”“现在人们会说我要做一点机器学习的工作这很棒可是为什么你的芯片这么慢”结果是“现在摩尔定律的山峰得到了相反方向的补充这是个漏斗——技术在推动而经济在拉动。”他的意思是说经济推动人们让他们想要做得更多以提升业务成果。在推力和拉力的共同作用下人工智能可能是找到能够打破瓶颈的新解决方案的一条出路就像是Alpha Zero在围棋和国际象棋对弈中发现了人类从未见过的解决方案一样——要知道这两种游戏的规则都已经存在了好几百年甚至好几千年了。De Geus在谈到用人工智能技术进行设计的时候表示“对于我来说这并不令人惊讶但是我觉得它们很有趣。”De Geus 解释说“当你优化一切的时候就减少了一切的边际。你可以在芯片上的很多地方提高边际这样会使得你的良品率变得更高。”良品率指的是从单个硅晶片中可以得到多少好的芯片这是所有芯片制造商及其供应商例如台积电都面临的一个基本经济问题。更小的容差范围意味着更大的风险而人类会认为风险通常是无法或者难以接受的。De Geus表示这包括“他们人类不知道设计同其他部分依赖关系的风险。”未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
