芯片设计需要的时间明显长得多，这就意味着新微处理器的设计速度已不能满足算法的迭代发展。“从现在的情况看，芯片设计需要数年的时间，所以我们现在要做的是，为未来 2 到 5 年后的机器学习模型优化芯片。” 来自谷歌的 Azalia Mirhoseini、Anna Goldie 及其他同事们如是说。
对此，谷歌团队提出了一种新方式来加速这一过程的完成。具体来说，是利用人工智能加速芯片设计，以推动人工智能向更强大的方向发展。
“我们相信，通过人工智能缩短芯片设计周期的方式，可以在硬件和人工智能之间创建一种共生关系，并进一步推动彼此的进步，” Mirhoseini、Goldie 和同事们表示。
微芯片设计是一个复杂而漫长的过程。芯片设计由两个主要元素组成：布局和布线，前者指的是使用设计软件绘制出不同元件的位置，后者则是用线将元件虚拟地连接起来。
以芯片布局为例，这项任务之所以复杂且耗时，是因为该过程涉及到逻辑和内存模块，或者集群设置要兼顾功耗、性能、面积等，与此同时还需要遵守布线密度、互连的原则。


在这种情况下，将芯片布局建模为强化学习问题，强化学习系统的目标是降低功率、改善性能和减少面积。为了找到满足多个目标的最佳芯片布局，AI 算法将需要考虑许多变量，包括满足一定的芯片性能，同时还要避免不必要的复杂设计，否则可能会增加芯片的制造成本。这种平衡是一项耗费芯片开发者智力资源的工作。但现在，谷歌认为自己的 AI 已经做出了成绩。
2020 年 4  月，其团队发表了利用强化学习（reinforced learning，RL）实现自动布局的研究。在设计电路布局时，RL 算法的优势体现在可以使用更少的电线、更有效地利用空间，或者功耗更低。在最初的实验中，相比人类设计师 6 至 8 周内找到的解决方案，算法 24 小时就能实现，而且算法的设计成功减少了芯片所需的总布线，从而提高了效率。 
值得一提的是，这篇论文的作者、谷歌团队的高级研究科学家 Azalia Mirhoseini，也因为在用 AI 设计芯片上的工作，入选了 2019 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”全球榜单。
2020 年 11 月 19 - 20 日，Azalia Mirhoseini 将以线上的方式参与 EmTech China 2020 全球新兴科技峰会，并向我们分享推动下一代芯片设计的前沿计算科技。作为全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》的著名会议品牌，EmTech 是全球新兴科技领域最具影响力的大规模会议之一。EmTech 全称是 Emerging Technologies，原意为“新兴科技”，从 1999 年至今的超过 20 年间，EmTech 一直延续着引领全球技术向前的强大创新基因，从实验室到产业，在智慧碰撞的对话与演讲中梳理那些最可能改变世界的新兴科技。      

2020 年 11 月 19 - 20 日，第四届 EmTech China 全球新兴科技峰会将在苏州中惠铂尔曼酒店开启。面对现在这个充满不确定性的全球局势，我们希望通过 EmTech China 2020 为关心最前沿科技发展趋势的观众提供一个近距离接触全球“最强科技大脑”的绝佳机遇。

本届峰会上，我们将围绕“创新引领未来”、“人工智能‘新基建’”、“未来基石”、“互联世界”、“生物医****的无限可能”以及“技术驱动下的医疗生态”、 6 大主题展开，紧扣科技发展脉搏，正面应对全球挑战，通过三十余位嘉宾的分享，继续为大家带来最前沿的解读。
目前，EmTech China 2020 的嘉宾邀请还在紧锣密鼓地进行中，我们也将会陆续放出后续的确认嘉宾。
此外，来自中国及全球有潜力改变世界的科研机构、政府、国际组织、企业、金融机构高层与科技工作者们也将共同参与到峰会的讨论当中。

关于主办单位
苏州市相城区人民政府
苏州市相城区设立于 2001 年，独拥阳澄湖三分之二水域，地处长江三角洲经济圈腹地和苏州市域地理中心，东临上海，西濒太湖，南接古城，北依长江。区域面积 489 平方公里，总人口 100 万。上海、南京、杭州均在相城 1 小时交通圈内。相城主动对接长三角一体化、扬子江城市群、上海大都市圈、苏锡常都市圈等发展战略，规划建设“苏州市域新中心”，着力打造“产城融合样板区、长三角一体化创新发展先导区”。
麻省理工科技评论
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DeepTech
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