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[導(dǎo)讀]美國(guó)有九家公司以及三所大學(xué)連手展開(kāi)一個(gè)研發(fā)計(jì)劃,想看看機(jī)器學(xué)習(xí)是否能夠解決電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一些最棘手的問(wèn)題;新成立的CAEML (Center for Advanced Electronics through Machine Learning)研究中心是跨產(chǎn)業(yè)界眾多嘗試?yán)眯屡d人工智能技術(shù)的努力之一。

美國(guó)有九家公司以及三所大學(xué)連手展開(kāi)一個(gè)研發(fā)計(jì)劃,想看看機(jī)器學(xué)習(xí)是否能夠解決電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域的一些最棘手的問(wèn)題;新成立的CAEML (Center for Advanced Electronics through Machine Learning)研究中心是跨產(chǎn)業(yè)界眾多嘗試?yán)眯屡d人工智能技術(shù)的努力之一。

CAEML總監(jiān)Elyse Rosenbaum在近日于美國(guó)舉行的DesignCon大會(huì)上的座談會(huì)中表示,這個(gè)計(jì)劃就像很多科技領(lǐng)域的點(diǎn)子,是:「發(fā)生在某個(gè)下午的一間咖啡店里;我們正面臨共同的問(wèn)題,需要介接電子遷移(electro-migraTIon)與電路領(lǐng)域的行為模式,但不知道該如何取得,因?yàn)橥瑯I(yè)們對(duì)不同的應(yīng)用感興趣?!?/p>

Rosenbaum表示:「我們知道我們無(wú)法針對(duì)某個(gè)特定問(wèn)題取得資金,所以我們決定需要解決所有問(wèn)題,并與其他大學(xué)連手,一起針對(duì)適合運(yùn)用于電子設(shè)計(jì)領(lǐng)域的各種的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與算法進(jìn)行調(diào)查。」

這項(xiàng)計(jì)劃獲得了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)(NSF)與9家企業(yè)的支持,包括:ADI、Cadence、Cisco、HPE (Hewlett-Packard Enterprise)、IBM、Nvidia、Qualcomm、Samsung與Xilinx;三所合作的大學(xué)則是伊利諾大學(xué)香檳分校(University of Illinois Urbana-Champaign)、北卡羅萊納州立大學(xué)(NCSU),以及喬治亞理工學(xué)院(Georgia Tech)。

到目前為止,該計(jì)劃的參與成員已經(jīng)確定了包括高速互連、電力傳輸、系統(tǒng)級(jí)靜電放電(ESD)、IP核心重復(fù)使用、設(shè)計(jì)規(guī)則檢查(design rule checking)等興趣領(lǐng)域,Rosenbaum的研究團(tuán)隊(duì)將探索利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural nets)來(lái)為電路的ESD特性建立模型,因此能讓系統(tǒng)第一次就通過(guò)質(zhì)量測(cè)試。

Rosenbaum表示:「我們想為無(wú)法利用現(xiàn)有技術(shù)來(lái)建立模型的現(xiàn)象建模…例如是依據(jù)電力傳輸網(wǎng)絡(luò),以及處理器中多核心互動(dòng)等應(yīng)用而有所不同的ESD特性?!?/p>

需要克服的障礙之一,是找到將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)界定為實(shí)體有效輸出的方法;Rosenbaum指出,整體來(lái)看,研究人員需要謹(jǐn)慎建構(gòu)機(jī)器學(xué)習(xí)程序的每個(gè)步驟,從取得良好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)到選擇候選模型、訓(xùn)練它們,并驗(yàn)證其結(jié)果。

她補(bǔ)充指出:「我們平常建立的大多數(shù)是包括預(yù)期輸出的判別模型(discriminaTIve model),不過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建立的生成模型(generaTIve model),會(huì)提供輸入與輸出之間的可能性,這對(duì)于像是芯片的制造差異等統(tǒng)計(jì)性問(wèn)題非常有用?!?/p>

HPE儲(chǔ)存部門的杰出技術(shù)人員Chris Cheng舉出他想應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)個(gè)案例,例如他預(yù)見(jiàn)未來(lái)芯片供貨商能隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工程師可以測(cè)試并透過(guò)云端服務(wù)訓(xùn)練,而提供互動(dòng)的零組件模型;他也預(yù)測(cè),通道分析能利用機(jī)器學(xué)習(xí),以云端服務(wù)的形式來(lái)處理。此外,他還描繪了一個(gè)在示波器中嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使其能動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)等化(equalizaTIon)技術(shù)的構(gòu)想。

EDA供貨商Cadence的模擬設(shè)計(jì)工具Virtuoso部門資深研發(fā)總監(jiān)David White表示,該公司已經(jīng)嘗試?yán)脵C(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決芯片設(shè)計(jì)的棘手問(wèn)題;機(jī)器學(xué)習(xí)能提供處理設(shè)計(jì)規(guī)則增加以及先進(jìn)制程節(jié)點(diǎn)大型芯片設(shè)計(jì)等問(wèn)題的方式。

White形容,未來(lái)將會(huì)有設(shè)計(jì)工具能夠在芯片設(shè)計(jì)流程中,針對(duì)例如電子遷移、寄生參數(shù)萃取(parasitic extraction)等問(wèn)題提供回饋,這種能力將可減少芯片設(shè)計(jì)人員在今日經(jīng)歷的多次設(shè)計(jì)反復(fù)。NCSU教授Paul Franson 則指出,已經(jīng)有學(xué)生利用機(jī)器學(xué)習(xí),將芯片繞線的反復(fù)設(shè)計(jì)由20次減少到4次。

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