用AI造芯片?历史的经验告诉我们这不是好主意

谷歌又用AI设计芯片!6小时出活儿,强力碾压集成电路设计专家

AI长大了,可以自己设计芯片了。而且这技术水平越来越高,自动化布置芯片的晶体管小菜一碟。 有了AI设计芯片,我再也不相信「摩尔定律」了! Jeff Dean:我们用AI,6小时就能设计一款芯片,敢信? 谷歌研究员培养AI干活儿可真花了不少心思。 在由Google AI负

说到谷歌的AI技术,即便不是爱好者想必也多少有些所耳闻。毕竟2017年那场“阿尔法狗”横扫整个围棋界,3:0打服世界冠军何洁的大戏,至今依然历历在目。对于很多人来说,那场比赛也让他们见识到了“AI到底有多厉害”,但从另外一个角度来说,也客观上造就了不少人对于AI的盲信。

是的,AI能做很多事情。比如在我们的手机里,它可以在拍照的时候自动“增强”图像,使得照片看起来更鲜艳和锐利;在汽车上,它可以识别道路上的行人和车辆,为自动驾驶提供环境数据;在我们熟悉的各种手机或电脑游戏中,AI更是“古已有之”的元素——正是它带给了我们聪明的敌人和刺激的游戏体验。

那么AI是否能够做到一些更复杂的事情,比如说,设计计算机芯片呢?

谷歌觉得可以。正如他们最近在《arXiv上》上发表的一篇论文中所讲到的那样,他们的一个团队已经训练了一个AI模型,可以智能的规划一块芯片内部不同模块(比如CPU、内存控制器、NPU)大小及相对位置,同时设计出合理的走线,这就是所谓的“芯片布局规划”。

按照谷歌方面的说法,他们搞出的这套AI芯片布局工具,可以只用六个小时的时间就完成“人类专家数周才能做到的迭代优化过程”,并且在功率、性能,和面积上取得与人类设计差不多或者更优的成果。

看到这里,科幻迷是不是立刻想到了《终结者》里的天网?别担心,至少在我们三易生活看来,谷歌的这套工具(至少现在)不会造成人类灭绝这样的恶果,但它却依然可能是个愚蠢的主意。

为什么?因为过度依赖自动化芯片设计工具所导致的悲剧,大家其实好几年前就已经见识过了。它来自AMD,产品的名字则叫做推土机。

推土机架构的性能有多差,相信时至今日不需要我们再来为大家解释。但它为什么这么差的原因,早在2011年年底就已经有专业人士出来揭了老底,一位已经从AMD离职的工程师Cliff A. Maier曾发帖称,“推土机在设计图上看起来是一款非常漂亮的芯片,但这是因为它大量依赖于自动化设计工具的缘故。”

他还进一步解释称,过去的电脑芯片,比如说DEC Alphas之所以速度飞快,靠的就是设计师“一个晶体管一个晶体管的手动设计与优化”,而Intel和AMD之后的那些商用芯片虽然做不到完全手工设计,但至少在各个关键部位还是由经验丰富的技术大拿亲自把关,并靠人的经验和技术手动调整的设计。

前沿热点丨世界上最大的计算机芯片

本文选自中国工程院院刊《Engineering》2020年第1期 作者:Marcus Woo 来源:The World’s Biggest Computer Chip[J].Engineering,2020,6(1):6-7. 对于计算机芯片来说,尺寸至关重要。芯片尺寸越小越好。根据Moore定律,集成在硅片上的晶体管数量每两年翻一番

DEC的时代,高性能电脑可没x86架构什么事

但是就在Maier先生从AMD离职之前,他注意到设计团队开始越来越依赖于自动化设计软件。作为时任的设计流程管理人员,他与推销此类软件的公司打了不少交道,也实际测试过AI自动化设计系统的“功力”。结果显示,在AI与人工双方均给予足够研发时间的前提下,AI设计的芯片总是比人工设计的面积要大20%,速度也慢20%。

当然,即便是有Maier的“现身说法”,AI的拥护者也还是会有辩护的理由。比如说,AMD使用AI自动化设计工具的时候是2011年之前的事情,而如今2020年的AI无论是在计算速度,还是精度上都肯定已经有巨大进步。又比如Maier所讲述,AI总是会输给人工的条件是不限制设计时间,但如果一家公司面临着即将交付的窘境,那么AI自动化设计说不定就能扮演“救世主”的角色。

然而即便如此,用AI进行芯片设计这样的工作,依然令人感到担忧。事实上AI在芯片结构设计领域的危害,早在多年前就已经经有识之士指了出来。

在一篇名为《结构工程师对计算机的滥用——一个明显存在的危险》的论文中,美国乔治亚理工学院教授、CAD领域的奠基人Leroy Z.Emkin博士就曾一针见血地指出,“人工智能”是一种迷信,因为它会造成计算机能够“创造知识”的假象,从而使得计算机成为知识、经验、思维的替代品,这将会使得设计者们自身放弃思考,过分依赖自动化的程序,进而造成自身技术的退步、甚至掩盖了部分鱼目混珠的从业人员——他们根本就不懂得如何手工设计和计算,完全只依赖程序给出的自动化结果。

对此Emkin评论到,“高质量的工程只能由运用知识、智慧、激情和创造性,并拥有大量设计经验的工程师来完成,它绝不可能产生于计算机操作员之手”。

不仅如此,当我们回过头来看谷歌那篇关于AI芯片设计工具的论文时,就会意识到一件非常吊诡的事情。众所周知,真正经验丰富、且业内公认极具创造力的芯片设计大拿也就那么几位,他们基本上当前都供职于英伟达、Intel、AMD、IBM以及苹果等企业,而项目总监甚至是BOSS本人(对,老黄我说的就是你)。

那么问题就来了,谷歌是从哪里找的芯片设计师与他们的AI进行比拼呢?如果这些芯片设计师本身就没有达到业界顶级水准,那么所谓“AI比人工更优”的结论,岂不就是个笑话吗?

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