芯片设计发展的最新趋势，似乎已不再像摩尔定律所规定的那样：“集成电路上可容纳的晶体管数目大约每隔 18 个月便会增加一倍，性能也增加一倍。”相反，人们对专门用于人工智能和机器学习等特定任务的芯片越来越感兴趣，而对人工智能和机器学习来说，它们都在以天或周为单位快速发展。
芯片设计需要的时间明显长得多，这就意味着新微处理器的设计速度已不能满足算法的迭代发展。“从现在的情况看，芯片设计需要数年的时间，所以我们现在要做的是，为未来 2 到 5 年后的机器学习模型优化芯片。” 来自谷歌的 Azalia Mirhoseini、Anna Goldie 及其他同事们如是说。
对此，谷歌团队提出了一种新方式来加速这一过程的完成。具体来说，是利用人工智能加速芯片设计，以推动人工智能向更强大的方向发展。
“我们相信，通过人工智能缩短芯片设计周期的方式，可以在硬件和人工智能之间创建一种共生关系，并进一步推动彼此的进步，” Mirhoseini、Goldie 和同事们表示。
微芯片设计是一个复杂而漫长的过程。芯片设计由两个主要元素组成：布局和布线，前者指的是使用设计软件绘制出不同元件的位置，后者则是用线将元件虚拟地连接起来。
以芯片布局为例，这项任务之所以复杂且耗时，是因为该过程涉及到逻辑和内存模块，或者集群设置要兼顾功耗、性能、面积等，与此同时还需要遵守布线密度、互连的原则。
图丨谷歌展示的 TPU 设计算法对比人类结果（来源：谷歌）
在这种情况下，将芯片布局建模为强化学习问题，强化学习系统的目标是降低功率、改善性能和减少面积。为了找到满足多个目标的最佳芯片布局，AI 算法将需要考虑许多变量，包括满足一定的芯片性能，同时还要避免不必要的复杂设计，否则可能会增加芯片的制造成本。这种平衡是一项耗费芯片开发者智力资源的工作。但现在，谷歌认为自己的 AI 已经做出了成绩。
2020 年 4 月，其团队发表了利用强化学习（reinforced learning，RL）实现自动布局的研究。在设计电路布局时，RL 算法的优势体现在可以使用更少的电线、更有效地利用空间，或者功耗更低。在最初的实验中，相比人类设计师 6 至 8 周内找到的解决方案，算法 24 小时就能实现，而且算法的设计成功减少了芯片所需的总布线，从而提高了效率。
值得一提的是，这篇论文的作者、谷歌团队的高级研究科学家 Azalia Mirhoseini，也因为在用 AI 设计芯片上的工作，入选了 2019 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”全球榜单。
2020 年 11 月 19 - 20 日，Azalia Mirhoseini 将以线上的方式参与 EmTech China 2020 全球新兴科技峰会，并向我们分享推动下一代芯片设计的前沿计算科技。
作为全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》的著名会议品牌，EmTech 是全球新兴科技领域最具影响力的大规模会议之一。EmTech 全称是 Emerging Technologies，原意为“新兴科技”，从 1999 年至今的超过 20 年间，EmTech 一直延续着引领全球技术向前的强大创新基因，从实验室到产业，在智慧碰撞的对话与演讲中梳理那些最可能改变世界的新兴科技。
图 | EmTech China 全球新兴科技峰会往届现场（来源：《麻省理工科技评论》中国）
2020 年 11 月 19 - 20 日，第四届 EmTech China 全球新兴科技峰会将在苏州中惠铂尔曼酒店开启。面对现在这个充满不确定性的全球局势，我们希望通过 EmTech China 2020 为关心最前沿科技发展趋势的观众提供一个近距离接触全球“最强科技大脑”的绝佳机遇。
本届峰会上，我们将围绕“创新引领未来”、“人工智能‘新基建’”、“未来基石”、“互联世界”、“生物医药的无限可能”以及“技术驱动下的医疗生态”、 6 大主题展开，紧扣科技发展脉搏，正面应对全球挑战，通过三十余位嘉宾的分享，继续为大家带来最前沿的解读。
目前，EmTech China 2020 的嘉宾邀请还在紧锣密鼓地进行中，我们也将会陆续放出后续的确认嘉宾。
此外，来自中国及全球有潜力改变世界的科研机构、政府、国际组织、企业、金融机构高层与科技工作者们也将共同参与到峰会的讨论当中。
关于主办单位
苏州市相城区人民政府
苏州市相城区设立于 2001 年，独拥阳澄湖三分之二水域，地处长江三角洲经济圈腹地和苏州市域地理中心，东临上海，西濒太湖，南接古城，北依长江。区域面积 489 平方公里，总人口 100 万。上海、南京、杭州均在相城 1 小时交通圈内。相城主动对接长三角一体化、扬子江城市群、上海大都市圈、苏锡常都市圈等发展战略，规划建设“苏州市域新中心”，着力打造“产城融合样板区、长三角一体化创新发展先导区”。
麻省理工科技评论
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