datasheet

AI开始在芯片设计领域大显身手

2018-02-02来源: EETTaiwan 关键字:AI

业界供应商和研究人员最近在将机器学习应用于棘手的芯片设计问题方面取得了重大的进展。从今年DesignCon大会上的一场专题讨论就可看出,在电子设计自动化(EDA)方面使用人工智能(AI)是目前十分热门的主题,不仅在本届大会上有多篇相关论文发表,专题讨论时也吸引众多与会者,现场座无虚席。

过去一年来,机器学习实现先进电子研究中心(CAEML)又增加了四家新的合作伙伴。这个由13家业界成员和3所大学共同组成的研究团队,目前正持续扩大其工作的广度和深度。

惠与科技(Hewlett-Packard Enterprise;HPE)杰出技术专家兼CAEML成员Christopher Cheng说:「去年,我们主要关注于讯号完整性和电源完整性,而在今年,我们将产品组合划分为系统分析、芯片布局和可信任的平台设计,让研究的多样性取得了最大的进展。」

北卡罗来纳州立大学(NC State University)杰出教授Paul Franzon表示:「贝叶斯(Bayesian)最佳化和卷积神经网路(CNN)在可制造性设计(DFM)方面也显著提升了功能,我们开始考虑在设计过程中使用同步学习。」北卡罗来纳州立大学就是CAEML的三所合作院校之一。

另一所与CAMEL合作的学校——乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)教授Madhavan Swaminathan说:「我们面临的挑战之一是取得公司的数据。因为他们的大部份数据都是专有的,因此我们经提出了几种处理机制。这些过程目前都运作得不错,但仍然比我们预期的更长得多。」

CAEML在成立之初就获得了亚德诺半导体(ADI)、益华电脑(Cadence)、思科(Cisco)、IBM、辉达(Nvidia)、高通(Qualcomm)、三星(Samsung)和赛灵思( Xilinx)等九家厂商的支持,一开始感兴趣领域包括高速互连、电力传输、系统级静电放电、IP核心重用,以及设计规则检查。



从Cadence描绘的发展蓝图来看,EDA产业目前开始进入AI应用的第二阶段(来源:Cadence)

Cadence Design Systems等EDA供应商早在1990年代初就开始研究机器学习。Cadence研发部资深总监David White表示,这项技术于2013年首次导入于其产品中,采用Virtuoso的一个版本,并利用分析和资料探勘为寄生参数撷取创建机器学习模型。

截至目前为止,Cadence已经为其工具提供超过110万种机器学习模型了,用于加速长时间的计算。下一个阶段的产品开发就是布局与绕线工具,使其得以向人类设计师学习,并推荐可加速运转时间的最佳化方案。White解释,这些解决方案可能结合使用本地和基于云端的处理,以利用平行系统和大型资料集。

机器学习技术与应用最新进展

Synopsys研发总监Sashi Obilisetty表示,在先进制程节点上,采用现有演算法的全域绕线(global routing)工具已经达到极限了,因此他们开始降低芯片数据速率,以实现时序收敛。

她补充说,台积电(TSMC)去年使用机器学习预测全域绕线,使得速度提高了40MHz; Nvidia则用机器学习来提供芯片设计的全面覆盖,同时减少模拟。

参加这场专题讨论的专家们说,他们看到了业界存在着使用各种机器学习技术实现自动化特定决策和最佳化整体设计流程的许多机会。

具体而言,研究人员正探索以更快速度的AI模型取代当今模拟器的机会。乔治亚理工学院的Swaminathan说,相对较慢的模拟器可能导致计时错误、类比电路失调,以及导致芯片重新流片(respin)的建模不足等问题。此外,机器学习可以取代IBIS在高速互连中进行行为建模。

除了由亚马逊(Amazon)、Google和Facebook图片搜索和语音辨识服务推广的神经网路模型以外,芯片研究人员也使用了资料探勘、统计学习和其他工具。

北卡罗来纳州立大学的Franzon则报告使用代理模型,在4次迭代中实现最终实体设计最佳化,相形之下,工程师还必须进行到20次。类似的技术被用于校准类比电路,并为多通道互连设置收发器。



研究人员展示代理模型在4次迭代中的表现,可望取代人类设计师(20次)(来源:NC State University)

AI可以在EDA工具(有时是指旋钮)中设置几十种选项,协助加速自动化过程。Franzon说:「这些工具设置了一些有时候定义不清的旋钮,经常与预期结果之间的关系模糊。」

HPE目前则结合使用神经网路和超平面分类器,依据固态硬碟(SSD)的电压、温度和电流等数据现场预测故障情形。

Cheng说:「训练所需的数据量庞大。到目前为止,分类器都是静态的,但是我们希望增加使用递归神经网路(RNN)的时间维度,以取代仅用好/坏标签,那么我们将会有故障时间(time-to-failure)的标签。未来,我们还希望将这项工作扩展到更多的参数以及一般的系统故障。」

关键字:AI

编辑:冀凯 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qrs/article_2018020244437.html
本网站转载的所有的文章、图片、音频视频文件等资料的版权归版权所有人所有,本站采用的非本站原创文章及图片等内容无法一一联系确认版权者。如果本网所选内容的文章作者及编辑认为其作品不宜公开自由传播,或不应无偿使用,请及时通过电子邮件或电话通知我们,以迅速采取适当措施,避免给双方造成不必要的经济损失。

上一篇:ICinsights:MPU前景看好,2018销售将达到745亿美元
下一篇:百度要涉足AI光学芯片了,是怎么回事?

关注eeworld公众号 快捷获取更多信息
关注eeworld公众号
快捷获取更多信息
关注eeworld服务号 享受更多官方福利
关注eeworld服务号
享受更多官方福利

推荐阅读

5G将为人工智能带来什么

(5GNR)毫米波(mmWave)模组;英特尔宣布明年下半年发布5G调制解调器;……从巨头们布局5G的步伐中不难看到5G网络的“魅力”,然而,5G网络又将对AI产生哪些影响?5G:更高的速率带动更快的响应随着AI的发展,越来越多的行业开始利用AI为自己提升工作效率,而在AI的落地过程中,“端”和“云”成为两个不同的道路,AI在端的应用,能达到较快的反应速度、更加安全,而在“云”端,AI的运算能力更为强大、算法优化实时更新,可以说,对于没有隐私需求的用户来说,云端AI成为不二的选择。就目前来说,在部分不适合布局网线的场景中,3G/4G移动网络还是主流无线传输,而作为划时代的4G网络自从2013年全面铺开,经过数年来的建设和应用,早已成为当前
发表于 2018-12-07

AI的天花板与助跑器

人工智能(AI)的声势似乎不复去年之勇。项目变少了,业内薪酬涨势停滞,投资人开始讨论AI的泡沫问题,舆论的风向也从鼓噪转向了质疑。客观讲最近一年时间,AI的基础层、技术层和应用层都没有出现革命性的理论,而AI的9个热门方向——芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉与图像、技术平台、智能无人机、智能机器人、自动驾驶的商业化进展参差不齐,和与深度学习有关的自动驾驶等领域,则一直处在商业化的边缘徘徊。当多年后我们回头看眼下这段时间,到底是爆发前的静默,还是漫漫长夜的无聊片段?大公司与小公司的殊途同归这一年,谷歌旗下的Waymo自动驾驶技术仍在测试,尽管FCA代工的车队正在扩张,Waymo也一度宣称商业化“近在眼前
发表于 2018-12-07
AI的天花板与助跑器

企业的人工智能,用户的“人工智障”,AI不值得?

2016年是“人工智能”概念最火热的年。年初AlphaGo与人类围棋冠军的数场大战,直接将“人工智能”这个概念炒到了最火热的地步。资本和创业者疯狂涌进AI赛道,甚至吃瓜群众们也开始将“AI会不会毁灭人类”当做了茶余饭后的谈资。但是如今三年过去了,当科技君再回首人工智能虚火旺盛的这几年发展过后,我发现市面上不可避免的出现了一些伪人工智能产品,以及人们过度消费人工智能话题所带来的疲惫和审丑。失业的人工智能“员工”在人工智能最火热的时候,伴随着不少媒体的炒作,AI机器人似乎化身成为了无所不能的存在。无人驾驶汽车、无人超市、AI客服、AI金融分析师等等半真半假的产品被推向了聚光灯下。人工智能大军来势汹汹,似乎下一秒就会取代所有人
发表于 2018-12-07
企业的人工智能,用户的“人工智障”,AI不值得?

英特尔在5G、AI领域大秀肌肉,亮相中移动大会

,让运营商能够在单个服务器上以较少的CPU和RAM资源消耗来满足5G IPSec安全需求,并实现5G核心网络和边缘计算应用。 在5G展区,Skydome演示展示了5G网络下的智慧城市和物联网的应用案例,现场还展出了企业级层面的Open uCPE 解决方案&软件定义企业分支,以及一个正式的网络技术培训计划——英特尔网络学院。 AI 多任务并行释放英特尔®至强®可扩展处理器的推理性能英特尔至强处理器广泛用于人工智能尤其是深度学习应用。流行的深度学习开源框架,都已经过英特尔软件团队的优化,可在英特尔平台上为深度学习训练和推理提供最佳性能。在优化的开源框架下,通过创建多个独立的深度学习推理实例,更进
发表于 2018-12-07

高通骁龙855:AI性能提升3倍 为5G铺平道路

  新浪科技讯 当地时间12月5日上午消息,高通在美国夏威夷开始举办为期3天的#骁龙技术峰会#,继昨日公布明年5G计划之后,今日公布了新旗舰骁龙855移动平台的更多细节。  昨天高通公布了一点信息,具体可以看[高通骁龙技术峰会首日:骁龙855亮相 5G时代要来了],骁龙855移动平台主要特点:  1、1+3+4模式的核心架构  2、第四代AI人工智能引擎  3、拍照提升支持AI抠像  4、游戏高通自己开挂  5、首次支持4G/5G  今日的大会主要根据以上五点逐一分析。  1、骁龙855移动平台核心架构:  骁龙855移动平台核心架构采用7纳米制程工艺,整体架构的模式为1+3+4,共内置八个核心,其中一个为最大频率2.84GHz
发表于 2018-12-07
高通骁龙855:AI性能提升3倍 为5G铺平道路

联发科Helio P90内置新一代APU,AI技术平台升级 .

   2018年最后一个月,我们迎来了一波手机芯片升级。第一款是高通的旗舰处理器骁龙855,这款芯片如今在高通骁龙峰会上初露头角;第二款就是联发科技即将发布的Helio P90,定位中高端。  在Helio P90发布前,联发科技举办了一场“超强AI算力技术沟通会”,重点讲解了应用在即将发布的P90芯片上的NeuroPilot v2.0技术,以及联发科机对未来AI技术产品的规划。联发科技计算与人工智能技术群处长吴骅讲解AI技术  NeuroPilot技术平台升级2.0  NeuroPilot是联发科推出的人工智能平台,最早亮相于2018年CES展会,此后联发科将其运用在Helio P60芯片中。这一
发表于 2018-12-07
联发科Helio P90内置新一代APU,AI技术平台升级 .

小广播

何立民专栏

单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

电子工程世界版权所有 京ICP证060456号 京ICP备10001474号 电信业务审批[2006]字第258号函 京公海网安备110108001534 Copyright © 2005-2018 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
pt type="text/javascript" src="//v3.jiathis.com/code/jia.js?uid=2113614" charset="utf-8">