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基于深度强化学习的快速芯片设计图规划方法。芯片布局规划是设计计算机芯片物理布局的工程任务。尽管经过五十年的研究,芯片布局规划仍然无法实现自动化,需要物理设计工程师花费数月的精力来制作可量产的布局。本文提出一种基于深度强化学习的芯片布局规划方法,在不到六个小时的时间里,自动生成了芯片布局规划图,这些布局规划图在所有关键指标上都优于或可与人类生成的布局规划图相媲美,包括功耗、性能和芯片面积。为实现这一目标,将芯片布局规划作为一个强化学习问题,开发了一种基于边缘的图卷积神经网络架构,能学习丰富的可迁移的芯片表示。利用过去的经验,在解决新的问题实例时变得更好、更快,使芯片设计可以由比任何人类设计师更有经验的智能体来完成。该方法被用来设计Google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工努力。更强大的人工智能设计的硬件将推动人工智能的进步,在这两个领域之间创造一种共生关系。

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03544-w

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