AI如何完成人类无法做到的设计
根据nvidia首席科学家在国际设计自动化会议（dac）中详细介绍的研究，机器学习和加速计算正在帮助工程师更快更好地设计出半导体。
nvidia首席科学家bill dally今日在国际设计自动化会议（dac）在线主题演讲中表示，ai能够设计出人类无法设计的芯片。dac是目前全球规模最大的半导体工程师会议之一。
bill dally谈及了加速计算和机器学习方面的研究，这些研究让芯片变得更小、更快、更高性能。
dally负责nvidia research —— 一支200多人的团队。他表示：“我们的工作表明，使用gpu加速系统可以给芯片设计带来数量级的提升。借助ai，能够得到超水平结果——胜于任何人类能够设计出的电路。”
电路和电路板双双受益
dally列举了gpu和ai为芯片和电路板设计工作流程所带来的改进——从电路的布局，到印刷电路板图像的快速渲染。
在一个使用gpu进行加速的突出示例中，他提到了nvidia计划在明年一场大会上展示的研究。与当今运行在cpu上的商业工具相比，gatspi工具将芯片逻辑的详细模拟速度提高了1，000倍以上。
gpu加速模拟工具gatspi可在数秒内完成目前在cpu上需要运行一整天才能完成的工作
今年dac上的一篇论文描述了nvidia如何与领先的eda软件供应商cadence design systems合作，在nvidia gpu上使用图形技术来渲染电路板设计。基于两家公司的此次合作，cadence 于6月发布在allegro x平台的交互操作性能提高了20倍。
dally表示：“工程师们过去在每次编辑或平移图像后都要等待程序的响应，这种工作方式常常令人陷入无奈的窘境。但有了gpu之后，该流程就具有了真正的互动性。”dally在2009年加入nvidia之前，曾担任斯坦福大学计算机科学系主任。
强化学习带来回报
本周的dac会议上还介绍了一种名为nvcell的技术，该技术使用强化学习来自动执行芯片的基本组成部分——标准单元的布局设计工作。
通过此方法，这项通常需要10人团队花费数月才能完成的工作，就变成了一个只需数日就能完成的自动化流程。dally表示：“这让工程团队能够集中精力攻克一些更为棘手、需要人工设计的单元。”
另一个强化学习的例子，是nvidia研究员将在dac上介绍的一个名为prefixrl的新工具。该工具可以发现加法器、编码器或自定义设计等电路的设计方法。
prefixrl将设计流程视为一场游戏——追求为电路找到最小的面积和功耗。
通过ai优化流程，工程师们就能得到比目前工具更高效的设备。这个示例充分展示了ai如何完成人类无法做到的设计。
充分运用各种ai工具
nvidia与德克萨斯大学奥斯汀分校合作，开展了一个名为dreamplace的研究项目，该项目创新地使用了一个用于深度学习的常用软件框架——pytorch。该项目对这一用于优化神经网络权重的框架进行了调整，以找到最佳位置，即能够在更大的芯片中放置一个含有1000万个单元的块（block）。
即使在cpu上使用当今最先进的技术，也需要近四个小时才能完成这项常规工作。而在数据中心或云服务中的nvidia volta架构gpu上运行时，只需要短短5分钟，速度提高了43倍。
更快获得更清晰的图像
为制造芯片，工程师们需要使用光刻机，将设计投射到半导体晶圆上。而为了确保芯片的性能符合预期，他们必须面对一项重要挑战——精确模拟图像。
nvidia研究员创建了一个能够理解该光学流程的神经网络。与目前最先进的机器学习方法相比，该神经网络的晶圆图像模拟速度加快了80倍，并且精度更高，所使用的模型也小了20倍。
这是工程师结合加速计算和人工智能，更快地设计出更高性能芯片的又一个例子。
ai驱动未来
dally表示：“nvidia使用了一些ai技术来设计现有的gpu，未来我们计划使用更多此类技术”
“我预计，未来的标准eda工具也将采用ai，让芯片设计师的工作更轻松，并打造出更高性能的芯片。”
原文标题：ai和gpu助力芯片设计“驶入”快车道
文章出处：【微信公众号：nvidia英伟达】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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在一个使用gpu进行加速的突出示例中，他提到了nvidia计划在明年一场大会上展示的研究。与当今运行在cpu上的商业工具相比，gatspi工具将芯片逻辑的详细模拟速度提高了1，000倍以上。
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今年dac上的一篇论文描述了nvidia如何与领先的eda软件供应商cadence design systems合作，在nvidia gpu上使用图形技术来渲染电路板设计。基于两家公司的此次合作，cadence 于6月发布在allegro x平台的交互操作性能提高了20倍。
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充分运用各种ai工具
nvidia与德克萨斯大学奥斯汀分校合作，开展了一个名为dreamplace的研究项目，该项目创新地使用了一个用于深度学习的常用软件框架——pytorch。该项目对这一用于优化神经网络权重的框架进行了调整，以找到最佳位置，即能够在更大的芯片中放置一个含有1000万个单元的块（block）。
即使在cpu上使用当今最先进的技术，也需要近四个小时才能完成这项常规工作。而在数据中心或云服务中的nvidia volta架构gpu上运行时，只需要短短5分钟，速度提高了43倍。
更快获得更清晰的图像
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nvidia研究员创建了一个能够理解该光学流程的神经网络。与目前最先进的机器学习方法相比，该神经网络的晶圆图像模拟速度加快了80倍，并且精度更高，所使用的模型也小了20倍。
这是工程师结合加速计算和人工智能，更快地设计出更高性能芯片的又一个例子。
ai驱动未来
dally表示：“nvidia使用了一些ai技术来设计现有的gpu，未来我们计划使用更多此类技术”
“我预计，未来的标准eda工具也将采用ai，让芯片设计师的工作更轻松，并打造出更高性能的芯片。”
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