芯片設計發展的最新趨勢，似乎已很難像摩爾定律所規定的那樣：“集成電路上可容納的晶體管數目大約每隔 18 個月便會增加一倍，性能也增加一倍。”

但伴隨人工智能技術的進步，人們對于算力的要求越來越高，這種需求的變化是以周或天記的。相較之下，芯片設計需要的時間明顯長得多，這就意味著新微處理器的設計速度已不能滿足算法的迭代發展，這就產生了供需的不匹配。

“從現在的情況看，芯片設計需要數年的時間，所以我們現在要做的是，為未來 2 到 5 年后的機器學習模型優化芯片。” 來自谷歌的 Azalia Mirhoseini 及她的同事們如是說。

對此，這個來自谷歌的團隊提出了一種新方式來加速芯片設計過程：利用人工智能加速芯片設計，以推動人工智能向更強大的方向發展。

“我們相信，通過人工智能縮短芯片設計周期的方式，可以在硬件和人工智能之間創建一種共生關系，并進一步推動彼此的進步，” Mirhoseini 和同事們表示。

芯片設計是一個復雜而漫長的過程，主要由兩個主要元素組成：布局和布線，前者指的是使用設計軟件繪制出不同元件的位置，后者則是用線將元件虛擬地連接起來。

以芯片布局為例，這項任務之所以復雜且耗時，是因為該過程涉及到邏輯和內存模塊，或者集群設置要兼顧功耗、性能、面積等，與此同時還需要遵守布線密度、互連的原則。

在這種情況下，將芯片布局建模為強化學習問題，強化學習系統的目標是降低功率、改善性能和減少面積。為了找到滿足多個目標的最佳芯片布局，AI 算法將需要考慮許多變量，包括滿足一定的芯片性能，同時還要避免不必要的復雜設計，否則可能會增加芯片的制造成本。這種平衡是一項耗費芯片開發者智力資源的工作。但現在，谷歌認為自己的 AI 已經做出了成績。

2020 年 4 月，Mirhoseini 及其團隊發表了利用強化學習（reinforced learning，RL）實現自動布局的研究。在設計電路布局時，RL 算法的優勢體現在可以使用更少的電線、更有效地利用空間，或者功耗更低。在最初的實驗中，相比人類設計師 6 至 8 周內找到的解決方案，算法 24 小時就能實現，而且算法的設計成功減少了芯片所需的總布線，從而提高了效率。

這篇論文的作者、谷歌團隊的高級研究科學家 Azalia Mirhoseini，因為她在將 AI 應用于設計芯片研究中的成果上，入選 2019 年《麻省理工科技評論》“35 歲以下科技創新 35 人”全球榜單。

2020 年 11 月 19 - 20 日，Azalia Mirhoseini 將以線上的方式參與 EmTech China 2020 全球新興科技峰會，并向我們分享推動下一代芯片設計的前沿計算科技。

作為全球頂級科技商業雜志《麻省理工科技評論》的著名會議品牌，EmTech 是全球新興科技領域最具影響力的大規模會議之一。EmTech 全稱是 Emerging Technologies，原意為“新興科技”，從 1999 年至今的超過 20 年間，EmTech 一直延續著引領全球技術向前的強大創新基因，從實驗室到產業，在智慧碰撞的對話與演講中梳理那些最可能改變世界的新興科技。

2020 年 11 月 19 - 20 日，第四屆 EmTech China 全球新興科技峰會將在蘇州中惠鉑爾曼酒店開啟。面對現在這個充滿不確定性的全球局勢，我們希望通過 EmTech China 2020 為關心最前沿科技發展趨勢的觀眾提供一個近距離接觸全球“最強科技大腦”的絕佳機遇。

本屆峰會上，我們將圍繞“創新引領未來”、“技術驅動下的醫療生態”、“生物醫藥的無限可能”、“互聯世界”、“人工智能‘新基建’”以及“未來基石” 6 大主題展開，緊扣科技發展脈搏，正面應對全球挑戰，通過三十余位嘉賓的分享，繼續為大家帶來最前沿的解讀。

目前，EmTech China 2020 的嘉賓邀請還在緊鑼密鼓地進行中，我們也將會陸續放出后續的確認嘉賓。

此外，來自中國及全球有潛力改變世界的科研機構、政府、國際組織、企業、金融機構高層與科技工作者們也將共同參與到峰會的討論當中。

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