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Google正在尝试开发具有深度学习技术的新一代计算机芯片

技术社区 Cool 2个月前 (02-22) 47次浏览 0个评论

在过去的几年里,谷歌开发了一个人工智能硬件系列——传感器处理单元(TPU芯片),用于在服务器计算机上处理人工智能。使用人工智能设计芯片是一个良性循环:人工智能使芯片更好,改进的芯片可以增强人工智能算法,等等。
在主题演讲中,迪安向与会者介绍了如何使用机器学习程序来确定计算机芯片的电路布局。与人类芯片设计者相比,最终的设计相当敏锐甚至更高。
在“布线”任务中,芯片设计者通常使用软件来确定芯片中的电路布局,这与建筑设计计划有些相似。为了找到满足多个目标的最佳布局,需要考虑许多因素,包括提供芯片性能,同时避免可能增加芯片制造成本的不必要的复杂性。这种平衡需要大量的人类启发式思维来以最佳方式设计。现在,人工智能算法也可以用这种启发式的思维方式来设计。
迪恩说,例如,深度学习神经网络只需要24小时来解决问题,而人类设计需要6到8周,而前者的解决方案更好。这减少了芯片上的导线总数,从而提高了效率。
迪安告诉与会者,用来解决这个问题的机器学习模型只花了24个小时来提出芯片设计方案,而人类设计师花了8个星期来完成。
这种深度学习计划类似于谷歌深度思维开发的征服围棋游戏的阿尔法零计划,也是一种强化学习。为了实现这个目标,该计划尝试了各种步骤,看看哪些步骤可以带来更好的结果。这不是下棋,而是在芯片中设计最佳电路布局。
与Go不同,该解决方案的“空间”(布线数量)要大得多,如上所述,必须满足许多要求,而不仅仅是赢得竞争的目标。
迪恩说,这项内部研究仍处于了解深度学习技术的早期阶段。“我们正在让我们的设计师进行实验,看看如何在工作流程中开始使用该程序。此外,我们正在努力理解该计划的有用性以及它可以改进的方面。”
谷歌进军人工智能设计的时候,芯片生产正在复苏,目的是让不同尺寸的专用芯片更快地运行机器学习。一些机器学习科学家认为,专门的人工智能硬件可以导致更大和更有效的机器学习软件项目。
迪恩说,即使谷歌扩大人工智能设计项目,仍然会有许多人工智能硬件初创企业(例如,大脑系统和图形核心)为市场带来变化并迅速发展。说这种多样性会很有趣。“我不确定这些初创公司是否能在市场上生存下来,但这很有趣,因为他们中的许多人采用了完全不同的设计方法。有些加速模型非常小,可以用在片上静态随机存取存储器中这意味着机器学习模型可能非常小,并且不需要外部存储器。
“如果你的模型可以用于静态随机存取存储器,它将变得非常有效,但如果它不适合,它不是你应该选择的芯片。”
谷歌表示,这个机器学习程序创造了许多新颖的电路设计,甚至连人类设计师都没有想到。
当被问及这些芯片是否会被集成到一些标准设计中时,迪安表示多元化是非常可能的,至少目前是这样。“我确实认为每个人使用的方法会有所不同,因为目前对机器学习的研究显示了爆炸性的增长。机器学习被用来解决各种问题。当有这么多选择时,你当然不想只盯着一个选择,但你想要五六个——而不是一千个,但你必须有五六个不同的设计点。”
迪恩补充道:“人们期望哪种设计方法会脱颖而出,无论是一种可以解决许多问题的普通方法,还是一种加速某个方面的专门方法。”
谈到谷歌在TPU之外的行动,迪恩说谷歌正在尝试越来越多的专业芯片。当被问及谷歌人工智能硬件是否可能超越其现有产品时,迪恩回答说:“哦,是的。”
“毫无疑问,机器学习在谷歌产品中的应用越来越广泛,包括基于数据中心的服务和许多手机产品。”迪恩指出,谷歌翻译是一个摆脱复杂性的程序。该程序现在支持70种不同的语言,甚至在飞行模式下也可以在手机上使用。
迪恩指出,谷歌已经扩大了面向人工智能的芯片家族。例如,边缘TPU涵盖“不同的设计点”,包括数据中心内核中的低功耗应用和高性能应用。当被问及谷歌是否会进一步扩大其多样性时,迪安回答道:“我想是的。”
迪恩说,“即使在非数据中心地区,你也会看到不同高功率环境之间的差异,比如自动驾驶汽车——,不一定是1瓦,但可能是50或100瓦。因此,对于这种环境和手机环境,您需要不同的方法。”与此同时,还有超低功耗应用,如农业传感器,它可以执行一些人工智能处理,而无需向云中发送任何数据。如果传感器支持人工智能,它可以评估是否收集了任何数据(如摄像机的数据),并将这些单独的数据点发送回云进行分析。


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