摘要
“芯片布局是设计计算机芯片物理布局的工程任务。尽管经过了50年的研究，芯片布局仍然无法实现自动化，物理设计工程师需要数月的艰苦努力才能做出可制造的布局。在这里，我们提出了一种深度强化学习方法来进行芯片布局规划。在不到6小时的时间内，我们的方法自动生成的芯片平面图在所有关键指标(包括功耗、性能和芯片面积)上都优于或与人类绘制的设计图相当。为了实现这一目标，我们将芯片布局规划作为一个强化学习问题，并开发了一个基于边缘的图卷积神经网络架构，能够学习芯片的丰富和可转移表示。因此，我们的方法利用过去的经验来更好、更快地解决问题的新实例，使芯片设计由比任何人类设计师都有更多经验的人工代理来执行。我们的方法被用于设计谷歌的下一代人工智能(AI)加速器，并有可能为每一代新产品节省数千小时的人力。最后，我们相信更强大的人工智能设计硬件将推动人工智能的发展，在这两个领域之间建立一种共生关系。”
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发布日期:2021年6月9日。
Mirhoseini, A.， Goldie, A.， Yazgan, M.等人。一种用于快速芯片设计的图形放置方法。《自然》594,207-212(2021)。https://doi.org/10.1038/s41586-021-03544-w
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