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原標(biāo)題：谷歌自曝TPU秘密武器，AlphaChip登Nature！深度解讀AI設(shè)計芯片的發(fā)展歷程
關(guān)鍵字：芯片,報告,布局,領(lǐng)域,模型
文章來源：HyperAI超神經(jīng)
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作者：田小幺
編輯：十九，李寶珠
近日，谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片設(shè)計算法 AlphaChip，該方法致力于加速和優(yōu)化計算機(jī)芯片的開發(fā)，已經(jīng)歷經(jīng)多款 TPU 的產(chǎn)品考驗，可在短短數(shù)小時內(nèi)完類專家需要數(shù)周甚至數(shù)月的芯片布局設(shè)計。2020 年，谷歌發(fā)表了一篇具有里程碑意義的預(yù)印本論文「Chip Placement with Deep Reinforcement Learning」，首次向世界展示了其采用新型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法設(shè)計的芯片布局。這一創(chuàng)新使得谷歌能夠在 TPU 的芯片設(shè)計中引入 AI，實(shí)現(xiàn)了超越人類設(shè)計師的芯片布局。
到了 2022 年，谷歌進(jìn)一步開源了該論文中描述的算法代碼，使得全球的研究人員都能夠利用這一資源對芯片塊進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。
如今，這一由 AI 驅(qū)動的學(xué)習(xí)方法已經(jīng)經(jīng)歷了 TPU v5e、TPU v5p 以及 Trillium 等多代產(chǎn)品的考驗，并在谷歌內(nèi)部取得了顯著的成就。更令人矚目的是，谷歌 DeepMind 團(tuán)隊最近在 Nature 上發(fā)表了該方法的附錄，更為詳盡地闡述了其對芯片設(shè)計領(lǐng)域所產(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響。同時，谷歌還開放了一個基于

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