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... 一種新的強化學習算法已經學會優化組件在計算機晶片上的位置，使其更有效率和更省電。 3D俄羅斯方塊：晶片擺放，也稱晶片層規劃，是一個複雜的三維設計問題。它需要在一個受限制的區域內跨多個層小心地配置數百個(有時是數千個)組件。傳統上，工程師會手動設計配置，以最小化組件之間使用的電線數量來提高效率。然後使用電子設計自動化軟體來模擬和驗證它們的性能，而僅一個單層的平面圖就需要花費超過30個小時。 時間耗費：由於每個晶片的設計投入了大量的時間，傳統上認為晶片的壽命在2到5年之間。但隨著機器學習算法的快速發展，對新晶片架構的需求也在加速。近年來，一些優化晶片層規劃的算法試圖加快設計過程，但它們在跨多個目標(包括晶片的功耗、計算性能和面積)的優化能力方面受到了限制。 智能設計:為了應對這些挑戰，谷歌的研究人員Anna Goldie和Azalia Mirhoseini採取了一種新的方法:強化學習。強化學習算法使用正反饋和負反饋來學習複雜的任務。因此，研究人員設計了一種所謂的「獎勵函數」，根據算法的設計表現對其進行懲罰和獎勵。然後，該算法產生數萬到數十萬個新設計，每個設計都在幾分之一秒內完成，並使用獎勵函數對它們進行評估。隨著時間的推移，它最終形成了以最佳方式放置晶片組件的策略。 驗證:在用電子設計自動化軟體檢查設計後，研究人員發現，算法的許多平面圖比人類工程師設計的要好。研究人員說，它還教會了人類一些新技巧。 生產線:縱觀該領域的歷史，人工智慧的發展與晶片設計的發展緊密相連。該算法有望加速晶片設計過程，並產生新一代改進的架構，從而加速人工智慧的發展。

文章來源取自於：

壹讀 https://read01.com/zyBBMo7.html

博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010376738

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