网站建设推广招代理加盟,济南百度推广,无锡企业网站制作公司,阿里巴巴做网站吗来源#xff1a;科技日报作者#xff1a;张梦然 科技日报北京6月9日电 #xff08;记者张梦然)英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就#xff0c;美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示#xff0c;该方法能给出可行的芯片设计… 来源科技日报作者张梦然 科技日报北京6月9日电 记者张梦然)英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就美国科学家团队报告机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示该方法能给出可行的芯片设计且芯片性能不亚于人类工程师的设计而整个设计过程只要几个小时而不是几个月这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来设计下一代人工智能计算机系统。不同元件在计算机芯片上的布局是决定芯片整体性能的关键。设计计算机芯片的物理布局既复杂又耗时难度非常大需要专业人类设计工程师付出大量工作。而尽管已为此进行多年的尝试芯片布局规划一直都无法实现自动化需要设计工程师们花费数月的努力才能生产可供规模制造的布局。在位于美国加州的谷歌研究院内人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶及其同事最新的研究表明机器学习工具已经可以用来加速这一名为“布局规划”的流程。研究团队将芯片布局规划设计成一个强化学习问题并开发了一种能给出可行芯片设计的神经网络。他们训练了一个强化学习智能体让这个智能体把布局规划看作一种棋盘游戏元件是“棋子”放置元件的画布是“棋盘”“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能评估基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集。研究人员指出这种方法能在6小时内设计出与人类专家不相上下或是更好的可行芯片布局有望为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。美国加州大学圣迭戈分校科学家安德鲁·康在一篇同时发表的新闻与观点文章中写道“开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法有助于延续芯片技术的‘摩尔定律’”。这里的摩尔定律是指每块芯片的元件数量大约每两年会翻一番。安德鲁·康同时表示在这一研究中团队展示的布局规划方案已经被用来设计谷歌的下一代AI处理器这也显示出其设计质量可用于大规模生产。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
