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      正在閱讀:谷歌研究人員利用深度強化學習來優(yōu)化芯片設(shè)計

      谷歌研究人員利用深度強化學習來優(yōu)化芯片設(shè)計

      2020-04-26 09:17:44來源:cnBeta 關(guān)鍵詞:人工智能深度學習閱讀量:23498

      導(dǎo)讀:該團隊認為,其模型展示了一種強大的自動芯片布局方法,可以大大加快芯片設(shè)計的速度,這也是針對任何芯片布局問題。
        據(jù)外媒Neowin報道,優(yōu)化芯片設(shè)計是提高當今系統(tǒng)計算能力的關(guān)鍵。然而這是一個需要花費大量時間的過程,人們正在努力使其更有效率??紤]到這一點,現(xiàn)在谷歌研究人員已經(jīng)將目光投向了機器學習,以幫助解決這個問題。
       
        在近發(fā)表在《arXiv上》的一篇題為 "通過深度強化學習 進行芯片布局(Chip Placement with Deep Reinforcement Learning) "的論文中,谷歌的團隊將芯片布局問題定位為強化學習(RL)問題。然后,訓(xùn)練好的模型將芯片block(每個芯片block都是一個獨立的模塊,如內(nèi)存子系統(tǒng)、計算單元或控制邏輯系統(tǒng))放置到芯片畫布上。
       
        確定芯片block的布局,這個過程被稱為芯片布局規(guī)劃,是芯片設(shè)計過程中復(fù)雜和耗時的階段之一,它涉及到將網(wǎng)表放置到芯片畫布(2D網(wǎng)格)上,這樣可以使功率、性能和面積(PPA)小化,同時遵守密度和布線擁塞方面的限制。盡管在這個問題上已經(jīng)進行了數(shù)十年的研究,但仍然需要人類專家進行數(shù)周的迭代,以產(chǎn)生滿足多方面設(shè)計標準的解決方案。
       
        深度強化學習模型的輸入是芯片網(wǎng)表、當前要放置節(jié)點的ID和一些網(wǎng)表元數(shù)據(jù)。網(wǎng)表圖和當前節(jié)點通過一個基于邊緣的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來生成部分放置的圖和候選節(jié)點的嵌入。
       
        然后,前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將其作為一個聚合輸入,輸出一個學習到的表示方法,該方法可以捕捉有用的特征,并幫助在所有可能的網(wǎng)格單元中生成一個概率分布,通過策略網(wǎng)絡(luò)可以將當前節(jié)點放置在該節(jié)點上。整個過程可以用下面的GIF來封裝。左邊的芯片顯示了從頭進行的宏放置,右邊的芯片則是對一些初始放置進行微調(diào)。
       
        通過這種設(shè)置,研究人員展示了效率和放置質(zhì)量的提高,并表示對于一個人類專家需要數(shù)周時間的過程,用他們訓(xùn)練有素的ML模型在6個小時內(nèi)完成。
       
        “我們的目標是將PPA(功率、性能和面積)降到低,我們表明,在6個小時內(nèi),我們的方法可以產(chǎn)生出在現(xiàn)代加速器網(wǎng)表上的超人類或可比性的安置,而現(xiàn)有的基線需要人類專家在循環(huán)中進行,需要幾周的時間。”
       
        展望未來,該團隊認為,其模型展示了一種強大的自動芯片布局方法,可以大大加快芯片設(shè)計的速度,這也是針對任何芯片布局問題,這將使芯片設(shè)計過程的早期階段也能實現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化。
       
        原標題:谷歌研究人員利用深度強化學習來優(yōu)化芯片設(shè)計
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