圖片:NVIDIA
NVIDIA 研究人員發表了一篇論文，展示了 AI 設計的電路如何幫助將 GPU 算術電路的尺寸減少 25%。他們使用了一種名為 PrefixRL 的強化深度學習代理，它展示瞭如何使用 AI 從頭開始創建比使用當前電子設計自動化 (EDA) 工具更小、更快、更高效的新設計。
隨著摩爾定律的放緩，在同一技術工藝節點開發其他提高芯片性能的技術變得越來越重要。我們的方法使用 AI 來設計更小、更快、更高效的電路，從而為每一代芯片提供更高的性能。
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研究人員 Rajarshi Roy、Jonathan Raiman 和 Saad Godil 的論文，表示 Hopper GPU 架構已經擁有近 13,000 個 AI 設計的電路。他們的研究集中在電路和延遲領域，重點是 GPU 內部稱為並行前綴電路的算術電路。他們開發了一個名為 Raptor 的內部工具，使用 256 個 CPU 訓練 GPU 超過 32,000 個 GPU 小時。目標是展示 PrefixRL 如何優化常規方法無法優化的設計。優化包括在前綴圖中添加或刪除節點、生成新電路、使用物理綜合工具，然後測量面積和延遲屬性。
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最好的 PrefixRL 加法器實現了在相同延遲下，面積比 EDA 工具加法器小 25%。這些在物理綜合優化後映射到帕累托最優加法器電路的前綴圖具有不規則的結構。
據我們所知，這是第一種使用深度強化學習代理來設計算術電路的方法。我們希望這種方法可以成為將 AI 應用於現實世界電路設計問題的藍圖:構建動作空間、狀態表示、RL 代理模型、針對多個競爭目標進行優化，以及克服物理合成等緩慢的獎勵計算過程。
來源:NVIDIA
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