Layout工程師很危險，Google自動晶片設計AlphaChip問世 https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-09-27-5 2020 年，Google發表了預印本論文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介紹了其設計晶片佈局的新型強化學習方法。後來在2021 年，Google又發 表在Nature 上並開源了出來。 今天，Google發表了這篇Nature 文章的附錄，更詳細介紹了這個方法及其對晶片設計領 域的影響。同時， Google也開放了一個在20 個TPU 模組上預先訓練的檢查點，分享模型 權重並命名為「AlphaChip」 。 Nature 附錄網址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-08032-5 預訓練檢查點位址： https://github.com/google-research/circuit_training/?tab=readme-ov-file#PreTrainedModelCheckpoint 谷歌首席科學家Jeff Dean 表示，開放預訓練AlphaChip 模型檢查點以後，外部用戶可以 更輕鬆地使用AlphaChip 來啟動自己的晶片設計。 計算機晶片推動了 AI 的顯著進步，AlphaChip 利用 AI 來加速和優化晶片設計。該方法 已被用於設計Google自訂 AI 加速器（TPU）最近三代的“超人”晶片佈局。 作為首批用於解決現實世界工程問題的強化學習方法，AlphaChip 只需要數小時便能完成 媲美或超越人類的晶片佈局，而無需再花費數週或數月人工努力。而此方法設計的佈局已 應用於世界各地的晶片，覆蓋場景包括資料中心到手機。 GoogleDeepMind 表示，AlphaChip 已經徹底改變了我們設計微晶片的方式，從幫助設計 用於建立AI 模型的SOTA TPU 到資料中心CPU，它的廣泛影響已經擴展到了Alphabet 內外 。 GoogleDeepMind 聯合創始人兼CEO Demis Hassabis 表示，如今我們形成了這樣一種反饋 迴路：訓練SOTA 晶片設計模型（AlphaChip）→使用AlphaChip 來設計更好的AI 晶片→ 使用這些AI 晶片來訓練更好的模型→再設計更好的晶片，這正是GoogleTPU 堆疊表現如 此好的部分原因。 各路網友對Google的AlphaChip 寄予厚望，稱「晶片設計晶片的時代來了」，也預言谷歌 將贏得未來AGI 之爭。 AlphaChip 是如何運作的？ 晶片設計並非易事，部分原因在於電腦晶片由許多相互連接的塊組成，這些塊具有多層電 路元件，所有元件都通過極細的導線連接。此外，晶片還有很多複雜且相互交織的設計約 束，設計時必須同時滿足所有約束。由於這些複雜性，晶片設計師們在60 多年來一直在 努力實現晶片佈局規劃過程的自動化。 與AlphaGo 和 AlphaZero 類似，Google建構了AlphaChip，將晶片佈局規劃視為一種遊戲 。 AlphaChip 從空白網格開始，一次放置一個電路元件，直到完成所有元件的放置。然後根 據最終佈局的品質給予獎勵。谷歌提出了一種新穎的「基於邊」的圖神經網路使 AlphaChip 能夠學習互連晶片元件之間的關係，並在整個晶片中進行推廣，讓AlphaChip 在其設計的每個佈局中不斷進步。 Google借助AI 設計AI 加速器晶片 自2020 年發布以來，Google已經採用AlphaChip 為每一代Google TPU 產生超級晶片佈局 。這些晶片使得大規模擴展基於 Google Transformer 架構的AI 模型成為可能。 TPU 作為Google強大的生成式AI 系統的核心，應用範圍從大語言模型（如Gemini）到圖 像和視訊生成器（Imagen 和Veo）。這些TPU 是Google AI 服務的核心，可透過Google Cloud 供外部用戶使用。 為了設計TPU 佈局，AlphaChip 首先在前幾代的各種晶片區塊上進行練習，例如片上和晶 片間網路區塊、記憶體控制器和資料傳輸緩衝區。這個過程稱為預訓練。然後谷歌在當前 的TPU 區塊上運行AlphaChip 以產生高品質的佈局。與之前的方法不同，AlphaChip 解決 了更多晶片佈局任務實例，因此變得更好、更快，就像人類專家所做的那樣。 隨著每一代新TPU（包括Google最新的Trillium（第6 代））的推出，AlphaChip 設計出 了更好的晶片佈局並提供了更多的整體平面圖，從而加快了設計週期並產生了性能更高的 晶片。 AlphaChip 帶來的更廣泛影響 AlphaChip 的影響力體現在Alphabet、研究界和晶片設計產業的應用。除了設計TPU 等專 用AI 加速器外，AlphaChip 還為Alphabet 的其他晶片設計佈局，例如Google Axion 處 理器，這是Google首款基於Arm 的通用資料中心CPU。 外部組織也在採用和建構AlphaChip。例如，全球頂級晶片設計公司之一聯發科擴展了 AlphaChip，以加速其最先進晶片（如三星手機使用的Dimensity Flagship 5G）的開發， 同時提高了功耗、性能和晶片面積。 AlphaChip 引發了晶片設計AI 工作的爆炸性增長，並已擴展到晶片設計的其他關鍵階段 ，例如邏輯綜合和巨集選擇。 開創晶片新未來 谷歌堅信，AlphaChip 有潛力優化從運算架構到製造的晶片設計週期的每個階段，並改變 智慧型手機、醫療設備、農業感測器等日常設備中客製化硬體的晶片設計。 目前，AlphaChip 的未來版本正在開發中。谷歌期待與社群合作，繼續改變自動晶片設計 領域，進而在未來迎來速度更快、價格更低、能源效率更高的晶片。 參考連結： https://deepmind.google/discover/blog/how-alphachip-transformed-computer-chip-design/ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(pttsite.org.tw), 來自: 111.253.153.36 (臺灣) ※ 文章網址: https://pttsite.org.tw/Tech_Job/M.1727415433.A.B53

推 NDark : 當他們走向 客服 繪師 碼農的時候 我沒幫他們出聲 09/27 13:43

推 moboo : 真的QQ 09/27 13:55

推 wer50888 : 這個自動佈線完,不也要RD review 09/27 13:56

→ wer50888 : layout 去改 09/27 13:56

→ wer50888 : 難道可以直接下晶片？ 09/27 13:56

推 boggicer: 有人可以分析一下包養平台的差異嗎 09/27 13:56

推 kakar0to : 之前講軟體工程師失業. 感覺硬體也差不多了 09/27 14:01

推 getbacker : 就是以前十個人在拉線 現在只要一個有經驗的review 09/27 14:01

推 j0958322080 : 那他們的 TPU 做的如何 09/27 14:02

推 apac : 本來就會一直有新的tool,但是要人去做確認 09/27 14:06

推 tpegioe : 自動佈線不是很久以前的題目嗎？現在市場主流的CPU 09/27 14:08

推 Chiason: 那個包養網人最多XD 09/27 14:08

→ tpegioe : 和GPU還有純人工佈線的嗎？ 09/27 14:08

推 a606152004 : 中國的外包廠還有人工的吧？ 09/27 14:12

推 teamax : 認命點直接下fab當製程 09/27 14:14

噓 kakar0to : AI繞線比你強 還需要你確認嗎? 09/27 14:33

→ kakar0to : alpha go下圍棋 還需要人去確認有沒有下對嗎? 09/27 14:34

推 Markell: 我妹上包養網被我發現= = 09/27 14:34

→ gn01216674 : 這家晶片也沒多強 在台灣連前五都排不上 09/27 14:41

→ gn01216674 : 幾年前就發peper說可以自動合成電路 結果勒？ 09/27 14:42

推 ericisfish : 拿layout說硬體工程師差不多 哈哈哈 09/27 14:43

推 adampolo : 阿法狗輸給李世石那場，就是出了很離譜的錯誤。但 09/27 14:47

→ adampolo : 因為是比賽，所以賽後才去修bug。 09/27 14:47

推 fuoya: 隔壁桌的人竟然在討論包養... 09/27 14:47

推 adampolo : 下錯那手，黃博士馬上搖了搖頭。但還是只能下那手 09/27 14:52

→ adampolo : 臭棋 09/27 14:52

推 wssxxx : 看不太懂 這個跟APR tool差在哪 09/27 15:14

推 Madao0149 : 重點是要有人comment 09/27 15:17

推 carkyoing : 叫AI自己Layout自己模擬自己出Gerber 09/27 15:22

推 Apasiri: 樓上是不是被包養 09/27 15:22

推 andy810306 : 他就是操作APR tool的工程師，這種死的東西好取代 09/27 15:24

推 dagehoya5566: 靠北不就Apr 09/27 15:24

→ andy810306 : 反正APR也就是經驗法則，try and error而已 09/27 15:25

→ andy810306 : 程式邏輯都能取代了，這種死背的學會秒給最佳解 09/27 15:26

推 Onnnnnnnnnnn: 當然是請一個年薪300~400萬的on call的頂級拉線仔， 09/27 15:29

推 litidi: 未看先猜這包養網 09/27 15:29

→ Onnnnnnnnnnn: 火掉10個年薪百萬拉線仔， 來回省600萬老闆每年可以 09/27 15:29

→ Onnnnnnnnnnn: 換一台車耶 09/27 15:29

→ Onnnnnnnnnnn: 誰管你們layout免洗筷要求加個班還唧唧歪歪的 09/27 15:30

→ sigma0307 : HW永遠似乎不受影響 因為HW的bug常常連自己要debug 09/27 15:38

→ sigma0307 : 什麼都不知道 09/27 15:38

推 Merzario: 一定又是這包養網 09/27 15:38

→ psychic : 不就是多一個工具嗎 09/27 15:42

推 Izangel : 這是快速最佳化APR好嗎，deepmind原文有寫MTK已經使 09/27 15:43

→ Izangel : 用了 09/27 15:43

推 gotofumihisa: 自動化應該是趨勢 小公司可能不太能花錢導入 不過大 09/27 15:49

→ gotofumihisa: 公司現在架構這麼複雜 不太可能找一堆人來Layout 或 09/27 15:49

推 Muzaffer: 包養平台不意外 09/27 15:49

→ gotofumihisa: 是把人操到掛掉 很多事情都要想辦法自動化來做 09/27 15:49

推 a606152004 : HW就是等哪天機器手臂可以進RD工作區rework再量測才 09/27 15:49

→ a606152004 : 會被取代 09/27 15:49

推 tibayfather : 應該和圍棋一樣，本來是帶譜走棋，演化zero ，apr 09/27 15:57

→ tibayfather : 工具會進化吧 09/27 15:57

推 MIJice: 覺得包養網EY嗎 09/27 15:57

→ tibayfather : 從規則走線，變ai 怖局走線 09/27 15:58

→ tibayfather : 會改叫操作Ai 工程師 09/27 15:59

推 andy810306 : 的確，原本EDA tool暴力嘗試無法試出好的走線，AI 09/27 15:59

→ andy810306 : 玩久了直接生出神之一手也是可能的 09/27 15:59

推 kkithh : Layout跟APR是不一樣的領域，到底是在講哪一種？Lay 09/27 16:17

推 SpyTime: 包養網站葉配啦 09/27 16:17

→ kkithh : out讓AI來畫還不可能吧，若是APR那本來就是tool 在 09/27 16:17

→ kkithh : 擺放跟繞線，所以Cadence或Synopsys也可以講我們是A 09/27 16:17

→ kkithh : I囉 09/27 16:17

推 doranako : AI 設計然後工廠做不出來，一直怪罪工廠 09/27 17:03

→ yunf : 只要有人可以罵就行 09/27 17:23

推 Toth: 記者收了包養網多少啦 09/27 17:23

→ yunf : 到最後gg扛 09/27 17:24

→ DrTech : routing強沒什麼用。經驗豐富的工程師，畫出來，各 09/27 17:34

→ DrTech : 公司幹有一堆rule check。然後製造又不可能完美導致 09/27 17:34

→ DrTech : 要來回改，來料又各種問題。問題根本不在routing， 09/27 17:34

→ DrTech : 或者說routing一直都是最單純的。 09/27 17:34

推 Asterix: 包養真亂 09/27 17:34

推 Izangel : 一堆人沒看deepmind原文就在噴。笑死 09/27 17:38

推 timtdsas : 現在晶片架構複雜 project 一堆GY的 request 要符合 09/27 18:09

→ timtdsas : == APR要搞好還是得要一堆人力 09/27 18:10

→ Edge5566 : 聽起來是不是以後我電腦的小畫家繞完線就可以下給台 09/27 18:12

→ Edge5566 : 積電？也沒這麼難嘛 09/27 18:12

推 AdamShi: 演藝圈一堆包養好嗎 09/27 18:12

→ dildoe : 最後一關是ai來幹 好哦Xd 09/27 18:27

→ LinuxKernel : 天蛇敢用嗎 09/27 20:37

推 chuxchu : 這樣先失業的還是軟體工程師（做EDA的 09/27 20:57

推 danny30715 : ...自動佈線問題很多，沒手動調整很危險 09/27 21:03

推 brightest : Synopsys早就有用ai 做apr了 09/27 21:06

推 lezabo: 政治圈一堆包養好嗎 09/27 21:06

→ brightest : 基本就是讓tool聰明一點 不像以前都亂擺 09/27 21:09

推 hoyo992 : 讓我拭目以待吧 09/27 21:13

推 a29831287 : u rate? 09/27 21:16

→ uxijgil : SNPS的DSO.ai也不能說是真AI，頂多算是machine lear 09/27 21:34

→ uxijgil : ning tool 09/27 21:34

推 silberger: 有錢人一堆包養好嗎 09/27 21:34

推 gn01216674 : 看到eda失業笑死 google apr智慧程度連eda的十分之 09/27 21:39

→ gn01216674 : 一都沒有 09/27 21:39

→ gn01216674 : 況且google雷聲大雨點小也不是第一次了 09/27 21:40

→ leonidass : 數量太少，而且每個都一樣大，實用價值不太高 09/27 21:42

→ summer08818 : DSOai你先去看用一次要多少錢再考慮吧XD 09/27 21:49

推 xayile: 學生妹被包養多嗎 09/27 21:49

→ summer08818 : 而且DSO.ai還是建立在運算資源超多 Lic超多的前提下 09/27 21:50

→ summer08818 : 一般公司根本玩不起來 頂尖公司自己就養一堆專家了 09/27 21:51

→ TsmcEE : smart eco還比較有搞頭一點.... 09/27 21:52

推 qwe04687 : 前陣子去新思研討會 發現tools都在導AI 連ide也是== 09/27 21:53

→ summer08818 : DSO核心概念就是幫你tune出一組最好的超參數組合 09/27 21:54

推 cazo: 亞洲最大包養網上線啦 09/27 21:54

→ summer08818 : 但隨便一個不用太複雜的晶片光clock跟power domain 09/27 21:55

→ summer08818 : 你要tune好就上萬種參數組合了 你哪來那麼多Lic XD 09/27 21:56

→ summer08818 : 而且複雜的丟下去是幾周以上才一個解 不是幾秒幾分 09/27 21:57

→ kaltu : 一直覺得繞線的工作性質跟蛋白質折疊有微妙的相似感 09/27 22:28

→ kaltu : ，再看alpha fold的時候就在想deep mind是不是在搞A 09/27 22:28

推 izilo: 我哥上包養網被我抓包.. 09/27 22:28

→ kaltu : I繞線結果就出新聞了 09/27 22:28

→ kaltu : 超參數搜尋不就是現在這一代AI的本業嗎？以前都是ML 09/27 22:31

→ kaltu : 工具在超參數撐起來的latent space裡面找optimum， 09/27 22:31

→ kaltu : 現在用神經網路把整個超高維空間fit起來找而已 09/27 22:32

→ pimday : 這邊給個小情報 現在主流的APR tool lic 一個月基本 09/27 22:39

推 SEDAP: 有人包養過洋鬼子嗎 09/27 22:39

→ pimday : 價1萬鎂然後一套只能開4個以下CPU 你能買幾套... 09/27 22:41

→ pimday : 除了S跟C自己推包套服務 一般公司不可能拿來train的 09/27 22:42

→ pimday : 學術界有個AutoTuner是用opensource外加租cloud去玩 09/27 22:43

→ pimday : 所以他可以灑幾萬筆出去找最好的 因為lic不用錢 09/27 22:44

推 j0958322080 : 是說最近看到 SNPS 在徵 tensor flow 的工程師 09/27 22:51

推 TUZom: 有錢人為啥都想包養 09/27 22:51

→ joe931 : 以後layout就跟RD整合!RD要會LAYOUT 09/27 22:55

推 gn01216674 : 一萬鎂不貴阿 一年12萬而已 大公司都是幾百M在買 09/27 23:40

→ saladim : 是先placement嗎 routing還沒真正繞 只有estimate? 09/28 03:34

推 hoyo992 : 應該請谷歌用這軟體先tap out一顆晶片 09/28 06:45

→ hoyo992 : 才知道能不能用。而不是找客戶幫他測試 09/28 06:46

推 Jiulon: 有人被洋鬼子包養過嗎 09/28 06:46

推 onlykals : 看起來像placer 那塊的，但不曉得是不是timing awa 09/28 07:20

→ onlykals : re / PV aware 09/28 07:20

→ onlykals : 是說這比較像APR, 而非Fully layout 09/28 07:21

推 mc2834 : 以後只剩下製程跟設備工程師了…乖乖鎖螺絲 09/28 09:29

→ Iversonshao : APR的新工具而已吧 09/28 10:39

推 laetuon: 到底要多有錢才會想包養 09/28 10:39

推 jasperhai : 以為取代別人，結果工程師自己先被取代了 09/28 11:53

推 yellone741 : 以後大概就設備不會被取代吧 09/28 12:17

→ jiansu : 記得nv自己也有做的樣子 這是趨勢 看何時落地 09/28 12:41

推 Ron51320 : EMI才是問題 09/28 12:48

推 ferrinatice : 打哈欠 09/28 13:31

推 slot365: 閨蜜上包養網還推薦我... 09/28 13:31

推 rzao : 看起來就RD多一個tool 工作全包 老闆開心 09/28 13:41

推 konora : APR工具，最後還是需要人確認最後的結果能不能用。 09/28 15:05

→ konora : 等到全面取代，要幾十年吧 09/28 15:05

→ jumperman : 常常要都規劃挑戰製程極限的元件layout,都是RD自己 09/28 15:29

→ jumperman : 直接做掉.. 09/28 15:31

推 colortea: 包養? 09/28 15:31

→ bitcch : 以後只是叫你用AI做更多事情 09/28 15:52

推 bizer : pcb layout自動佈線都很難用了，還要考慮很多因素， 09/28 19:03

→ bizer : 不覺得能多堪用 09/28 19:03

推 queen1983 : 工程師和歐盟有87%像，一直挖洞給自己跳 09/28 21:35

推 stillboy : 不只layout~IC design也是一樣 09/29 07:30

推 glenber: 現在包養網都這麼直接嗎 09/29 07:30

推 GiBabrother : 要review應該也是很痛苦，抓bug 很多時候也超難，特 09/29 08:22

→ GiBabrother : 別長官很愛問下次怎麼避免這種問題 09/29 08:22

推 ym010273 : 工程師的終極使命是把自己的工作優化掉 09/29 09:09

→ Mograine : 笑死人 我賭五年內絕對不可能取代ECAD工程師 實際 09/29 15:33

→ Mograine : 產品絕對沒有理論上這麼簡單 09/29 15:33

推 Kimbel: 歐美包養真的很平常嗎? 09/29 15:33

推 horb : 另一家公司出的APR 09/29 17:06

→ horb : 不過工具本來就是讓單兵生產力變高。沒有誰取代誰 09/29 17:07

噓 CarbonK : 有經驗的 reviewee 哪裡來？ 10/01 09:02

→ CarbonK : 還不是要練上來 10/01 09:02

推 ac8628 : PCB Layout 是門藝術，AI 不懂什麼是藝術！ 10/02 09:55

推 tale1890: 男友上包養網 該放生嗎 10/02 09:55