效率逆天！谷歌正在用 AI 設計芯片：6 小時頂人類幾個月

2016 年，AlphaGO 以人工智能的身份，第一次實現了對人類的反超。

現在，人們甚至可以通過人工智能設計出複雜芯片，從而進一步訓練和生成更為強大的人工智能。

本週三，谷歌在《自然》雜誌發表的一篇論文表示，其開發 AI 已經可以比人類更快地設計芯片。

根據論文中的描述，同樣一款 TPU(張量處理單元，專門用於加速機器學習的集成電路) 芯片，人類需要幾個月時間才能將其設計出來，該 AI 僅需不到 6 小時的時間就能完成。

論文稱，基於一種深度強化學習算法，該 AI 具備了泛化能力的芯片設計方法。

一般來説，計算芯片的使用面積僅有數十至數百平方毫米。而在這樣微小有限的空間內，需要容納數千個組件，包括內存、算數邏輯單元、以及將這些元件連接在一起的，長達數公里的納米電路。

在芯片設計過程中，最具挑戰之一的是 “芯片平面規劃”。這涉及確定放置這些組件的最佳位置，就像建築師設計建築物的內部空間以容納所有必需的固定裝置和配件一樣。

人類通常以整齊的線條佈置組件，這意味着需要耗費更多時間。

而在谷歌的研究人員使用了 10,000 個芯片平面圖來訓練該 AI 後。它可以使用優於人類設計方案的，更為分散的方法來設計其芯片。

論文稱這一新的芯片設計模式，可能對半導體行業產生 “重大且深遠的影響”。

這項 AI 設計方法已用於設計下一代谷歌 TPU，有望為今後的每一代計算機芯片節省數千小時的人力。

該計劃由目前領導 Google Research 的 ML for Systems 團隊的兩位負責人——Azalia Mirhoseini 和 Anna Goldie 領導。

1945 年，馮·諾伊曼發表了里程碑式的，奠定了現代經典二進制計算機結構體系的 “101 頁” 報告。而這，距今僅僅 76 年。

不到百年的時間裏，計算機的發展突飛猛進，由最早需要以噸為計量單位的龐然大物，逐步演化為拿在我們手上的智能手機。

沒人能夠肯定摩爾定律的極限在哪裏。這既可以説是人工智能的勝利，也可以説是人類的勝利。