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几个GPU工作数天≈10人团队工作大半年,英伟达用AI高效设计芯片
机器之心 | 2022-04-20 19:21:12    阅读:53   发布文章

「同样是移植一个新的技术库,如果使用人力,我们需要一个 10 人左右的团队工作大半年,但借助 AI,我们只需要花几天时间运行几个 GPU 就能完成大部分工作。」


近几年,芯片设计成为 AI 落地的一个重要领域,谷歌、英伟达、三星、西门子等多家公司都已经计划或开始尝试在芯片设计中使用 AI。其中,同时在芯片设计和 AI 领域深耕多年的英伟达有着得天独厚的优势。在前段时间的 GTC 大会上,英伟达首席科学家、计算机架构大师 Bill Dally 介绍了他们在这方面取得的进展以及所使用的 AI 工具。

以下是 Bill Dally 在 GTC 大会上的介绍原文。


预测电压降


作为 AI 专家,我们自然希望利用 AI 来设计更好的芯片。我们有几种不同的方法:一是利用现有的计算机辅助设计工具(并融入 AI),例如我们有一个可以绘制 GPU 中用电位置的地图,它还可以预测电压网下降多少——电流乘以电阻压降,被称为 IR 压降。在传统的 CAD 工具上运行该流程需要三个小时。


这是一个迭代的过程,所以进行起来有点麻烦。我们想训练一个 AI 模型来处理相同的数据。我们做了一系列的设计来进行这样的操作,然后就可以输入电源图了,最后推断时间只需三秒。当然,如果算上特征提取的时间,我们要花 18 分钟,很快就能得到结果。


我们没有使用卷积神经网络,而是用到了图神经网络,这是为了估计电路中不同节点的开关频率。同样,我们能够比传统工具更快地获得非常准确的功率估计,并且只需很少的时间。


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预测寄生参数(parasitics)


我特别喜欢的一项工作是用图神经网络预测寄生参数。之前这项工作要花费大量时间,因为以前的电路设计是一个迭代的过程,你要画一个原理图,就像左边这张图。但你不知道它的性能如何,直到设计师采用该原理图进行 layout,提取寄生参数,再运行电路仿真,才会发现设计可能不符合规格,才能知道电路的性能。


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接下来,设计师就要修改原理图,并再次通过 layout 来验证电路的有效性。这是一个非常漫长、反复甚至不人道的劳动密集型工作。


现在,我们可以训练图神经网络来预测寄生参数,而无需进行 layout。因此,电路设计人员可以非常快速地进行迭代,而无需手动执行 layout 步骤。事实表明:我们的神经网络对寄生参数的预测非常准确。

布局、布线挑战


我们的神经网络还可以预测布线拥塞(routing congestion),这对于芯片 layout 至关重要。在传统的流程中,我们需要制作一个网表(net list),运行布局和布线过程,这可能非常耗时,通常需要几天的时间。但如果不这么做,我们就无法得到实际的布线拥塞并发现最初布局的缺陷。我们需要对其进行重构并以不同的方式布局 macro 以避免出现下图所示的红色区域(穿过该区域的电线过多,类似于交通堵塞)。


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现在借助神经网络,无需运行布局和布线,我们就可以获取这些网表并使用图神经网络大致预测拥塞的位置,准确率也非常高。这种方法暂时还不完美,但它能够显示出存在问题的区域,然后我们就能采取行动并非常快速地进行迭代,而无需进行完整的布局和布线。

自动化标准单元迁移


以上方法都是在用 AI 评价人类已经完成的设计,但实际上更令人兴奋的是用 AI 来实际设计芯片。


我来举两个例子。第一个是我们称之为 NV cell 的系统,它使用模拟退火和强化学习来设计我们的标准单元库(标准单元库是底层电子逻辑功能的集合,例如 AND、OR、INVERT、触发器、锁存器和缓冲器 )。所以在每次技术迭代的时候,比如从 7 纳米迁移到 5 纳米,我们都会拥有一个单元库。我们实际上有成千上万个这样的库,它们必须用新技术重新设计,有一套非常复杂的设计规则。


我们借助强化学习来放置晶体管,但随之而来的可能是一堆设计规则错误,而这正是强化学习所擅长的。设计芯片就像一个雅达利游戏,但它是一个在标准单元中修复设计规则错误的游戏。通过强化学习检查和修复这些设计规则错误,我们基本上能够完成标准单元的设计。


下图显示的是该工具完成度为 92% 的单元库,没有设计规则或电气规则错误。这些单元中的 12% 比人类设计的单元要小。总的来说,在单元复杂性方面,该工具做得和人类设计的单元一样好,甚至比人类的还好。


这对我们有两大好处。一是节约大量劳动力。同样是移植一个新的技术库,如果使用人力,我们需要一个 10 人左右的团队工作大半年,但借助 AI,我们只需要花几天时间运行几个 GPU 就能完成大部分可以自动化的工作(92%),然后再由人来完成剩下的 8%。很多时候我们都能拿到更好的设计,所以这个方式不光节省人力,效果也比人类手工的结果好。


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原文链接:https://www.hpcwire.com/2022/04/18/nvidia-rd-chief-on-how-ai-is-improving-chip-design/


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