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科技日报北京6月9日电 （记者张梦然)英国《自然》杂志9日发表一项人工智能突破性成就，美国明升体育app家团队手机版机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。研究显示，该方法能给出可行的芯片设计，且芯片性能不亚于人类工程师的设计，而整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。这种方法已经被谷歌用来设计下一代人工智能计算机系统。

不同元件在计算机芯片上的布局，是决定芯片整体性能的关键。设计计算机芯片的物理布局既复杂又耗时，难度非常大，需要专业人类设计工程师付出大量工作。而尽管已为此进行多年的尝试，芯片布局规划一直都无法实现自动化，需要设计工程师们花费数月的努力才能生产可供规模制造的布局。

在位于美国加州的谷歌研究院内，人工智能专家阿泽利亚·米尔侯赛尼、安娜·戈迪耶及其同事最新的研究表明，机器学习工具已经可以用来加速这一名为“布局规划”的流程。

研究团队将芯片布局规划设计成一个强明升手机习问题，并开发了一种能给出可行芯片设计的神经网络。他们训练了一个强明升手机习智能体，让这个智能体把布局规划看作一种棋盘游戏：元件是“棋子”，放置元件的画布是“棋盘”，“获胜结果”则是根据一系列评估指标评出的最优性能（评估基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集）。

研究人员指出，这种方法能在6小时内设计出与人类专家不相上下或是更好的可行芯片布局，有望为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。

美国加州大学圣迭戈分校明升体育app家安德鲁·康在一篇同时发表的手机版与观点文章中写道，“开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法，有助于延续芯片技术的‘摩尔定律’”。这里的摩尔定律，是指每块芯片的元件数量大约每两年会翻一番。

安德鲁·康同时表示，在这一研究中，团队展示的布局规划方案已经被用来设计谷歌的下一代AI处理器，这也显示出其设计质量可用于大规模生产。