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英偉達研究人員發(fā)論文:又用AI改進了芯片設(shè)計,摩爾定律還有效嗎?

作者:leyu樂魚發(fā)布時間:2025-06-23

  人工智能芯片設(shè)計巨頭英偉達的研究人員近日發(fā)表了一篇論文,展示如何利用人工智能來改進芯片設(shè)計的最新研究成果。這項研究的發(fā)布將進一步顛覆摩爾定律。

  在這篇題為《AutoDMP:基于DREAMPlace的自動化宏布局》的論文中,研究人員寫道:“宏布局是一個關(guān)鍵的超大規(guī)模集成 (VLSI) 物理設(shè)計問題,它將顯著影響設(shè)計功率性能區(qū)域 (PPA) 指標?!?/p>

  芯片的設(shè)計過程涉及決定如何在一塊硅片上放置數(shù)百億個晶體管,這些晶體管的確切位置的擺放將在很大程度上影響芯片的成本、速度和功耗。

  過去,芯片設(shè)計工程師使用來自Synopsys和Cadence Design Systems等公司的復(fù)雜設(shè)計軟件來幫助他們優(yōu)化這些晶體管的布局。英偉達的最新論文稱,它可以使用人工智能技術(shù)的組合來找到放置大量晶體管更好的方法。

  論文提出的AutoDMP是一種利用GPU加速布局器DREAMPlace的方法,可以同時放置“宏”(macros)和標準單元,并使用多目標超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)進行自動參數(shù)調(diào)整。leyu·樂魚

英偉達研究人員發(fā)論文:又用AI改進了芯片設(shè)計,摩爾定律還有效嗎?

  “我們可以生成高質(zhì)量的可預(yù)測解決方案,與學術(shù)和商業(yè)工具生成的基線結(jié)果相比,能提高學術(shù)基準的宏觀布局質(zhì)量。”研究人員寫道,“AutoDMP的計算效率也很高,可在3小時內(nèi)在單個英偉啊DGX Station A100上優(yōu)化具有270萬個單元和320個‘宏’的設(shè)計。 這項工作展示了將GPU加速算法與深度學習技術(shù)相結(jié)合以實現(xiàn)VLSI設(shè)計自動化的前景和潛力?!?/p>

  一位英偉達的技術(shù)人員向第一財經(jīng)記者解釋稱:“通俗來說,最新的研究展示了芯片上的各個功能模塊單元怎樣擺放最合理,并主要利用了GPU來加速這個合理放置的過程。”

  英偉達的這項最新研究采用了德克薩斯大學研究人員使用的所謂“強化學習”開發(fā)的現(xiàn)有成果,并在其之上添加了第二層人工智能技術(shù),以獲得更好的結(jié)果。

  英偉達首席科學家Bill Dally在一份聲明表示:“這項工作很重要,因為芯片制造的改進正在放緩。新一代芯片制造技術(shù)中的每個晶體管的成本現(xiàn)在高于前幾代,這與英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登摩爾的預(yù)測背道而馳?!?/p>

  Dally表示,根據(jù)摩爾定律,芯片總是會變得更便宜、更快。但實際上,人們已經(jīng)不再從這種擴展中獲得經(jīng)濟?!拔覀儗o法從更便宜的晶體管中獲得更多價值,現(xiàn)在必須通過更聰明的設(shè)計來實現(xiàn)它。”他說道。

  值得關(guān)注的是,在英偉達用AI改變芯片設(shè)計之前,該公司已經(jīng)成功利用AI顛覆了芯片的制造工藝流程。英偉達在上周舉行的年度GTC技術(shù)峰會上發(fā)布了光刻機技術(shù)的突破。憑借在GPU上運行的光刻機軟件技術(shù)cuLitho,性能比當前光刻技術(shù)工藝提高了40倍,能夠為目前每年消耗數(shù)百億CPU小時的大規(guī)模計算工作負載提供加速。

  目前,英偉達正在與ASML、Synopsys和臺積電合作,將這種技術(shù)推向市場。英偉達創(chuàng)始人CEO黃仁勛預(yù)計,臺積電將于6月開始準備生產(chǎn)該技術(shù)leyucom樂魚官網(wǎng)。

  英偉達的AI芯片在ChatGPT時代發(fā)揮了更大的作用。根據(jù)研究機構(gòu)State of AI的報告,截至去年12月,超過2萬篇開源AI論文中都使用了英偉達的AI芯片,其中A100在2022年的使用量迅速增長,成為英偉達被使用第三多的芯片,僅次于其售價1500美元的游戲芯片。

  黃仁勛此前已經(jīng)表示,AI的iPhone時刻已經(jīng)到來,AI訓(xùn)練速度可再提高1萬倍。他在上個月的財報會議上表示:“過去的十年里,英偉達的GPU將AI的處理性能提高了100萬倍,我們的目標是,在未來的十年里,可以將AI的訓(xùn)練速度再提高至少1萬倍?!?/p>

  不過研究機構(gòu)Gartner分析師盛陵海對第一財經(jīng)記者表示:“過去十年是AI發(fā)展從0到100的階段,但是要從100到10000,是完全不同的場景。過去十年芯片的發(fā)展還遵循摩爾定律,但隨著摩爾定律接近極限,未來計算機的能力要進一步提升越來越困難,除非量子計算能有大的突破。”

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