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几个GPU工作数天≈10人团队工作大半年,英伟达用AI高效设计芯片

导读:选自HPC wire 作者 : John Russell 机器之心编译 机器之心编辑部 「同样是移植一个新的技术库,如果使用人力,我们需要一个 10 人左右的团队工作大半年,但借助 AI,我们只需要花几天时间运行几个 GPU 就能完成大部分工作。」 近几年,芯片设计成为 AI 落地…

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选自HPC wire

作者John Russell

机器之心编译

机器之心编辑部

「同样是移植一个新的技术库,如果使用人力,我们需要一个 10 人左右的团队工作大半年,但借助 AI,我们只需要花几天时间运行几个 GPU 就能完成大部分工作。」

近几年,芯片设计成为 AI 落地的一个重要领域,谷歌、英伟达、三星、西门子等多家公司都已经计划或开始尝试在芯片设计中使用 AI。其中,同时在芯片设计和 AI 领域深耕多年的英伟达有着得天独厚的优势。在前段时间的 GTC 大会上,英伟达首席科学家、计算机架构大师 Bill Dally 介绍了他们在这方面取得的进展以及所使用的 AI 工具。

以下是 Bill Dally 在 GTC 大会上的介绍原文。

预测电压降

作为 AI 专家,我们自然希望利用 AI 来设计更好的芯片。我们有几种不同的方法:一是利用现有的计算机辅助设计工具(并融入 AI),例如我们有一个可以绘制 GPU 中用电位置的地图,它还可以预测电压网下降多少电流乘以电阻压降,被称为 IR 压降。在传统的 CAD 工具上运行该流程需要三个小时。

这是一个迭代的过程,所以进行起来有点麻烦。我们想训练一个 AI 模型来处理相同的数据。我们做了一系列的设计来进行这样的操作,然后就可以输入电源图了,最后推断时间只需三秒。当然,如果算上特征提取的时间,我们要花 18 分钟,很快就能得到结果。

我们没有使用卷积神经网络,而是用到了图神经网络,这是为了估计电路中不同节点的开关频率。同样,我们能够比传统工具更快地获得非常准确的功率估计,并且只需很少的时间。

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预测寄生参数(parasitics)

我特别喜欢的一项工作是用图神经网络预测寄生参数。之前这项工作要花费大量时间,因为以前的电路设计是一个迭代的过程,你要画一个原理图,就像左边这张图。但你不知道它的性能如何,直到设计师采用该原理图进行 layout,提取寄生参数,再运行电路仿真,才会发现设计可能不符合规格,才能知道电路的性能。

几个GPU工作数天≈10人团队工作大半年,英伟达用AI高效设计芯片

接下来,设计师就要修改原理图,并再次通过 layout 来验证电路的有效性。这是一个非常漫长、反复甚至不人道的劳动密集型工作。

现在,我们可以训练图神经网络来预测寄生参数,而无需进行 layout。因此,电路设计人员可以非常快速地进行迭代,而无需手动执行 layout 步骤。事实表明:我们的神经网络对寄生参数的预测非常准确。

布局、布线挑战

我们的神经网络还可以预测布线拥塞(routing congestion),这对于芯片 layout 至关重要。在传统的流程中,我们需要制作一个网表(net list),运行布局和布线过程,这可能非常耗时,通常需要几天的时间。但如果不这么做,我们就无法得到实际的布线拥塞并发现最初布局的缺陷。我们需要对其进行重构并以不同的方式布局 macro 以避免出现下图所示的红色区域(穿过该区域的电线过多,类似于交通堵塞)。

几个GPU工作数天≈10人团队工作大半年,英伟达用AI高效设计芯片

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