谷歌优化技巧 :谷歌研究人员如何利用深度强化学习来优化芯片设计？

抖音真文案网 2022年07月22日 04:06 124 admin

优化芯片设计是提高当今系统计算能力的关键。然而这是一个需要花费大量时间的过程，人们正在努力使其更有效率。考虑到这一点，现在谷歌研究人员已经将目光投向了机器学习，以帮助解决这个问题。

在最近发表在《arXiv上》的一篇题为 "通过深度强化学习进行芯片布局（Chip Placement with Deep Reinforcement Learning） "的论文中，谷歌的团队将芯片布局问题定位为强化学习（RL）问题。然后，训练好的模型将芯片block（每个芯片block都是一个独立的模块，如内存子系统、计算单元或控制逻辑系统）放置到芯片画布上。

确定芯片block的布局，这个过程被称为芯片布局规划，是芯片设计过程中最复杂和最耗时的阶段之一，它涉及到将网表放置到芯片画布（2D网格）上，这样可以使功率、性能和面积（PPA）最小化，同时遵守密度和布线拥塞方面的限制。尽管在这个问题上已经进行了数十年的研究，但仍然需要人类专家进行数周的迭代，以产生满足多方面设计标准的解决方案。

深度强化学习模型的输入是芯片网表、当前要放置节点的ID和一些网表元数据。网表图和当前节点通过一个基于边缘的图神经网络来生成部分放置的图和候选节点的嵌入。

谷歌优化技巧
:谷歌研究人员如何利用深度强化学习来优化芯片设计？