[情報] 中國推出世界首顆無干涉 AI全自動設計CPU

看板 PC_Shopping
作者 giorno78 (天晴)
時間 2023-07-01 21:20:16
留言 135則留言 (38推 4噓 93→)

中國推出世界首顆無干涉 AI全自動設計CPU https://new.qq.com/rain/a/20230630A07AQ100?no-redirect=1 中科院計算所的處理器晶片全國重點實驗室及其合作單位, 用AI技術設計出了世界上首個無人工干預、全自動生成的CPU晶片——啟蒙1號。 這顆完全由AI設計的32位RISC-V CPU,相比GPT-4目前所能設計的電路規模大4000倍, 並可運行Linux作業系統,且性能堪比Intel 486。 啟蒙1號處理器是基於RSIC-V指令集的,32位元架構, 早在2021年12月就已經完成流片驗證,之後中科院計算所還用它點亮了Linux作業系統, 並運行了SPEC CPU2000測試程式,評估後認為性能跟Intel的40486相當。 啟蒙1號晶片版圖及實物圖,其中CPU核部分完全由演算法自動生成,晶片於2021年12月採 用65nm工藝流片,運行頻率300MHz 這是全球首個無人工干預、全自動生成的CPU晶片,65nm工藝,頻率達到了300MHz, 相關研究論文已經發表。 啟蒙1號是中科院研究人員基於BSD二元猜測圖(Binary Speculation Diagram, 簡稱BSD )演算法設計出來的,5個小時就生成了400萬邏輯門, 這個規模比GPT-4能設計的晶片大4000倍。 雖然啟蒙1號CPU的規模跟當前的頂級CPU還沒法比,但是AI技術的進步飛快, 啟蒙1號晶片可以成功運行Linux作業系統及性能對比(CPU-AI為啟蒙1號) 團隊介紹 自2008年起,中科院計算所便開始長期從事晶片設計和人工智慧的交叉研究。其中一項為 人熟知的產出就是人工智慧晶片寒武紀。 而在面向晶片設計的人工智慧方法上,中科院計算所也已有十多年的積累,並且從未停止 探索如何用人工智慧方法使得晶片設計完全自動化。 依託中國科學院計算技術研究所建立的處理器晶片全國重點實驗室,是中國科學院批准正 式啟動建設的首批重點實驗室之一,並被科技部遴選為首批 20個標杆全國重點實驗室, 2022年5月開始建設。其中,實驗室學術委員會主任為孫凝暉院士, 實驗室主任為陳雲霽研究員。 實驗室近年來獲得了處理器晶片領域首個國家自然科學獎等6項國家級科技獎勵;在處理 器晶片領域國際頂級會議發表論文的數量長期列居中國第一;在國際上成功開創了深度學 習處理器等熱門研究方向;孵化了總市值數千億元的國產處理器產業頭部企業。 使用ChatGPT設計的晶片 日前,國際上也有使用ChatGPT設計晶片的嘗試。紐約大學 Tandon 工程學院的研究人員 使用簡單的英語“對話”與 AI 模型製造了一個微處理晶片,這是一項史無前例的成就, 可以加快晶片開發速度,更重要的是這將允許沒有專業技術技能的個人設計晶片。 兩名硬體工程師使用標準英語與ChatGPT-4“交談”,並設計了一種新型的微處理器架構 。研究團隊和 ChatGPT 設計的晶片並不是一個完整的處理器,它是整個 CPU 的一個部分 :負責創建一個新穎的基於 8 位元累加器的微處理器架構的邏輯。該晶片隨後被送往 Skywater 130 nm 光刻機上進行製造。該團隊聲稱,這項研究標誌著 LLM 設計的 IC 首 次真正投入生產。 該團隊使用 125 條消息成功創建了他們的 IC 累加器本質上是寄存器(記憶體),其中存儲中間計算的結果,直到主計算完成。但它們 是 CPU 工作方式不可或缺的一部分;也許還可以設計其他必要的單元。這一成果表明, 未來成為 EDA 設計師的知識門檻要低得多。也許有一天,足夠多的 CPU 碎片會被公開, 這樣更多的ChatGPT用戶將可以在家裡設計他們的 CPU 架構。 研究人員使用商業和公開可用的大型語言模型 (LLM) 來研究八個硬體設計示例,在工程 師和 LLM 之間的即時來回交互中,通過純英文文本處理其 Verilog (HDL) 等效。 “這項研究產生了我們認為是第一個完全由 AI 生成的 HDL,用於製造物理晶片,”紐約 大學 Tandon 的研究助理教授兼研究團隊成員 Hammond Pearce 博士說。“一些人工智慧 模型,如 OpenAI 的 ChatGPT 和穀歌的 Bard,可以生成不同程式設計語言的軟體代碼, 但它們在硬體設計中的應用尚未得到廣泛研究。這項研究表明 AI 也可以使硬體製造受益 ,尤其是當它被用於對話時,你可以通過一種有來有往的方式來完善設計。” 從這個實驗中,該團隊得出結論, == 心得: 有人說 2023年 才做出 486 有什麼好怕? 但這是在無人干涉下 讓 AI 自動迭代出來 就如同深度學習一樣 目標(準度)沒達到 再加更多迭代就好 怕了吧 User: 在 AI 極度普及的未來,有沒有可能用類似 chatGPT 的使用方式, 設計出比美現在頂極效能的 CPU? chatGPT: 在 AI普及的未來,技術的發展可能會帶來一些突破,但是要設計出比現今頂尖效能的CPU 更加困難。ChatGPT是一種基於GPT-3.5模型的語言模型,並不是設計用於處理通用計算或 執行特定任務的處理器。 現在的頂尖效能CPU(例如在超級電腦或數據中心使用的處理器)是由專業的半導體公司 進行設計和製造的,他們投入了大量的時間、資源和專業知識,並且依賴於多個特殊化的 設計技術和流程。這些頂級CPU的設計需要考慮到高性能運算、能耗效率、散熱管理、並 且要兼容各種軟體和硬體。 AI技術的發展確實可能會對未來處理器的設計和性能產生影響。例如,將來可能會出現專 為AI運算優化的處理器架構,以更好地支援AI相關任務。已經有一些類似的產品,如 Google的TPU(Tensor Processing Unit)和NVIDIA的GPU(Graphics Processing Unit) ,專為加速機器學習和深度學習任務而設計。這些專用的硬體設計在處理AI相關工作時通 常比通用CPU更有效率。 因此,未來的處理器可能會利用AI技術和相關的硬體加速器進行優化,以提供更好的性能 和效能。但是,要設計出比現在頂尖效能的CPU更加困難,因為它涉及到眾多複雜的工程 和物理問題。無論如何,技術的進步和創新總是令人期待的,未來可能會帶來一些意想不 到的突破和改變。 您好,這是必應。感謝您的提問。 根據我的搜索結果,目前還沒有用類似 chatGPT 的方式設計出比現在頂級效能的 CPU 的 案例。但是,有一些研究和專案正在探索 AI 在 CPU 設計中的應用和潛力。 例如,中科院計算所等機構推出了世界首個完全由 AI 設計的 CPU 晶片,不僅比目前 GPT-4 所能設計的電路規模大了 4000 倍,而且性能也達到了與 Intel 486 相當的水準1 。 另外,英特爾® 至強® 可擴展處理器配備了內置的 AI 引擎,可以全面提升 AI 流水線 性能,支援從資料預處理、經典機器學習,到語言處理和圖像識別等深度學習模型。它們 還利用了英特爾® 高級矩陣擴展(Intel®Advanced Matrix Extensions,英特爾® AMX )和英特爾® 深度學習加速技術(Intel®Deep Learning Boost,英特爾® DL Boost) 等技術來加速深度學習訓練和推理2。 我認為,在 AI 極度普及的未來,使用類似 chatGPT 的方式設計 CPU 是有可能的,但也 需要解決一些技術和成本的挑戰。我希望這些資訊對您有説明。如果您有其他問題,請隨 時提問。 Claude: 這是一個很有趣的想法。理論上,如果AI系統具有足夠的計算能力和對半導體設計的深入 理解,它就有可能設計出比目前最高效能的CPU更強大的處理器。但是,實現這一目標還面 臨著許多挑戰: 處理器設計是一項非常複雜的工程,需要對電子工程,物理和計算機架構等領域有深入的理 解。目前的AI系統的知識還遠遠不能滿足這些要求。 處理器設計需要大量的創造性和直覺,需要在不同的設計選擇和取捨中作出判斷。這需要 一種更加通用和靈活的人工智能,而不是像GPT這樣靠大量數據訓練的模型。 處理器的設計和驗證過程需要對真實世界的理解。例如需要考慮製造工藝,測試處理器的 可靠性和性能等,這需要機器具有對實際世界更好的理解能力。 目前的AI系統都只能在軟件層面運作,實際的硬件設計和驗證還需要人類工程師的參與。 要實現全自動的AI晶片設計,還需要突破AI系統與物理世界的聯繫。 所以,儘管這是一個非常有前景的方向,但要實現像GPT那樣的AI系統設計超高效能的處理 器,還有很長的路要走。需要AI技術在許多方面的進步,特別是通用學習,對真實世界的理 解,以及與物理系統的結合等。 --
※ 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.228.222.170 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1688217618.A.780.html

AreLies: 用敵國研發的AI 研發自己的CPU 122.117.70.8 07/01 21:24

dvdr2001: 還不快設計個能飛天遁地的CPU 36.224.253.189 07/01 21:29

spfy: 呃 我不懂AI也不懂設計晶片 但更多迭代就能203.121.243.239 07/01 21:31

spfy: 從486變P4變Core i?203.121.243.239 07/01 21:32

wolver: 複製 貼上 1.165.150.216 07/01 21:33

crystal0504: 就直說吧,這次拿哪顆intel來貼牌 114.27.76.210 07/01 21:35

kisia: 有沒有先把頂蓋擦乾淨125.230.215.120 07/01 21:35

dandes0227: 連中國人都不信 1.163.92.129 07/01 21:36

TSW: 如果AI迭代速度比人類快的話..是有可能追上 133.106.44.103 07/01 21:37

lazioliz: chatGPT要怎麼輸出設計啊 文字輸出嗎?180.217.143.219 07/01 21:37

TSW: 但不知道會是幾百年後了 133.106.44.103 07/01 21:38

jcjou: Intel的40486? 好害怕!生出了平行宇宙CPU 219.68.90.154 07/01 21:38

hungtp0706: 這就美國現在重點計畫啊,叫OpenROAD 114.136.198.47 07/01 21:39

hungtp0706: 重點在於無人為干涉生出一顆CPU 114.136.198.47 07/01 21:40

ppt12527: 啟蒙1號後下一顆叫啟智2號 118.161.231.59 07/01 21:40

WYchuang: CPU設計 要頂尖就得跟晶圓製造端互相搭 140.113.47.208 07/01 21:43

WYchuang: 配 ChatGpt應該沒辦法做3nm … 140.113.47.208 07/01 21:43

wahaha99: 2023年做出486很厲害 尤其是 36.226.161.85 07/01 21:44

wahaha99: 65nm/300Mhz的晶片性能只有486 36.226.161.85 07/01 21:44

wahaha99: 這新聞到底在說三小 如果用486的製程 36.226.161.85 07/01 21:45

wahaha99: 跟速度 這顆簡直比8051 MCU還糟糕 36.226.161.85 07/01 21:45

StarRoad: 頂多自動產生成熟製程的IC layout,對 118.165.8.198 07/01 21:46

StarRoad: 先進製程的推動毫無用處 118.165.8.198 07/01 21:46

wild2012: AI都能自己寫程式了 設計東西也沒問題 36.228.47.187 07/01 21:54

cannedtuna: 讚 讓ai設計自己的硬體 搶著做出天網 114.26.88.55 07/01 21:55

Benefits: 你是中華民國還是中華人民共和國的中科 39.9.30.40 07/01 21:56

Benefits: 院? 39.9.30.40 07/01 21:56

ChangWufei: 感覺科幻作內AI會自我進化增殖的時代 114.27.203.33 07/01 21:57

ChangWufei: 慢慢地要成真了 114.27.203.33 07/01 21:57

wild2012: 但是AI的缺點也很明顯 無法有新產物 36.228.47.187 07/01 22:05

wild2012: 都是遵循 既有規則 36.228.47.187 07/01 22:05

xxxzxcvb: 老黃會不會早就這樣設計GPU了? 150.116.249.70 07/01 22:15

cannedtuna: 看看stable diffusion再跟我說一次ai 114.26.88.55 07/01 22:15

cannedtuna: 沒有創造力 114.26.88.55 07/01 22:15

xxxzxcvb: alphago早就證明ai有創造力了 150.116.249.70 07/01 22:17

aegis43210: 主要是對成熟製程的IC設計服務商有影 123.204.13.213 07/01 22:18

aegis43210: 響 123.204.13.213 07/01 22:18

aegis43210: 尤其是IC設計電路代工 123.204.13.213 07/01 22:20

jim543000: 看愣了一下 我以為時空倒轉回2003年 220.141.177.80 07/01 22:24

guanting886: 我有便宜、合理成本的成本可以取得 42.77.248.121 07/01 22:24

guanting886: 已經驗證過的成熟製程相關產品 我何 42.77.248.121 07/01 22:24

guanting886: 必要跟Ai對賭? 42.77.248.121 07/01 22:24

guanting886: Stable Diffusion 的用戶又不用為他 42.77.248.121 07/01 22:26

guanting886: 產出來的圖付出什麼代價 42.77.248.121 07/01 22:26

commandoEX: AI自我設計的電路是不是就沒人知道怎118.171.101.225 07/01 22:32

commandoEX: 解BUG了?118.171.101.225 07/01 22:32

stepnight: 你信嗎?我是不信 49.217.132.103 07/01 22:36

aegis43210: 這是給第三世界的新玩家用的,可以大 123.204.13.213 07/01 22:40

aegis43210: 幅縮短學習曲線 123.204.13.213 07/01 22:40

aegis43210: IC設計在地化也是趨勢了 123.204.13.213 07/01 22:41

n2346879328: 65nm … 浪費沙子的電子垃圾 223.138.1.25 07/01 22:42

darktasi: 65nm我笑了 1.161.209.96 07/01 22:46

mainsa: 我還以為現在是2023年 這到底.... 另外486 112.78.79.183 07/01 22:53

comipa: 65nm拿來proof of concept可以了啦 220.133.98.140 07/01 22:53

Fezico: 我是比較好奇AI自研的東西還是要使用者 211.72.29.164 07/01 22:53

comipa: 效能跟製程跟本不是重點 220.133.98.140 07/01 22:53

Fezico: 先餵東西後去運算,這樣能弄出突破現今 211.72.29.164 07/01 22:54

mainsa: cpu i皇是用1~0.6um製程製造的 用65nm只能 112.78.79.183 07/01 22:54

Fezico: 既有框架外的東西出來? 211.72.29.164 07/01 22:54

mainsa: 做出這種等級 根本比垃圾還不如欸 112.78.79.183 07/01 22:54

cms6384: 居然用洋人的ChatGPT設計晶片是不是乳滑 61.58.109.90 07/01 22:57

nimaj: 製程外 當初486工作頻率只有33 66 100 106.1.226.12 07/01 22:57

catclan: 沒有原始資料怎麼生出來? 1.162.80.75 07/01 23:03

tommy123310: 抱歉我文組 請問目前每年cpu/顯卡的 39.15.73.20 07/01 23:10

tommy123310: 效能提升 是工藝進步還是設計啊 39.15.73.20 07/01 23:10

stepnight: 用chatGPT的是紐約大學的 49.217.132.103 07/01 23:24

cloudpart2: 中國不是禁GPT?111.252.173.207 07/01 23:28

wahaha2005: 之後AI會否判斷中國不應存在 203.218.79.178 07/01 23:29

stepnight: 有點佩服幾位的閱讀能力 49.217.132.103 07/01 23:35

stepnight: 內文一直提到GPT是為了踩GPT 49.217.132.103 07/01 23:35

stepnight: 不是說使用chatGPT設計,後段的是 49.217.132.103 07/01 23:35

stepnight: 紐約大學使用chatGPT4的研究成果 49.217.132.103 07/01 23:35

geniusw: 太神啦!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 125.228.212.10 07/01 23:47

leonhung97: 中國XDD 114.27.186.129 07/01 23:55

leviva: 堪比486...... 111.243.156.73 07/02 00:15

d92100: 這種方式能搞出的新架構不還是要有對應的 1.162.187.236 07/02 00:42

d92100: 製程~這樣到底有沒辦法突破舊框架還是像 1.162.187.236 07/02 00:42

d92100: 一些獵奇ai繪圖一樣搞出一堆詭異無用的架 1.162.187.236 07/02 00:42

d92100: 構? 1.162.187.236 07/02 00:42

cohj: 中國應該比較需要能設計出先進光刻機的ai 114.136.223.98 07/02 00:49

vwpassat: 又是哪一顆CPU,被Remark了?125.231.134.183 07/02 00:54

viewer1946: 贏了 https://i.imgur.com/x7lUiOu. 1.200.5.99 07/02 00:56

viewer1946: jpg 1.200.5.99 07/02 00:56

kaltu: stable diffusion 也只能生出laten space內 96.225.24.211 07/02 01:39

kaltu: 的東西,頂多算插值演算法創造個雕 96.225.24.211 07/02 01:39

andy199113: 嘴砲118.160.139.161 07/02 01:40

kaltu: 現在基於資料科學下機器學習的AI依然完美跟 96.225.24.211 07/02 01:42

kaltu: 從資料科學的garbage in garbage out原則 96.225.24.211 07/02 01:42

kaltu: 模型再好都不可能輸出訓練集沒有span到的se 96.225.24.211 07/02 01:42

kaltu: arch space,這叫哪門子創造力 96.225.24.211 07/02 01:42

kaltu: 他現在能從學到的權重span的laten space裡 96.225.24.211 07/02 01:47

kaltu: 面抽取出用現代製程也只能跑486的IC,是因 96.225.24.211 07/02 01:47

kaltu: 為他的訓練集中看過更先進的設計 96.225.24.211 07/02 01:47

kaltu: 現代AI只能有損轉化他學過的東西,這個轉化 96.225.24.211 07/02 01:49

kaltu: 必定有損耗,輸出的一定比輸入劣化一截,就 96.225.24.211 07/02 01:49

kaltu: 算能無損也無法超越 96.225.24.211 07/02 01:49

kaltu: 創造力,你先做出一個系統可以只吃過劣質輸 96.225.24.211 07/02 01:49

kaltu: 入就能憑空或者重新安排從輸入學到的內容生 96.225.24.211 07/02 01:49

kaltu: 出高品質的輸出再來談創造力 96.225.24.211 07/02 01:49

menchian: AI都知道要講話要有邏輯,文章停頓要有 61.223.35.153 07/02 01:55

menchian: 逗號,就你不知道。 61.223.35.153 07/02 01:55

cannedtuna: 樓上是不是在尋找阿發狗 114.26.88.55 07/02 02:25

cannedtuna: 人類也沒有無中生有的能力 114.26.88.55 07/02 02:27

cannedtuna: 不過就是收到的資訊再重組而已 114.26.88.55 07/02 02:27

cannedtuna: 需要創新?嗑個藥讓你的感官發瘋就有 114.26.88.55 07/02 02:27

cannedtuna: 靈感了 114.26.88.55 07/02 02:27

cannedtuna: 同理 喂點奇怪的東西給AI就能幫助打 114.26.88.55 07/02 02:29

cannedtuna: 破框架 114.26.88.55 07/02 02:29

moonkuma: 性能這麼差大概是設計的bug太多拖慢運算 42.77.99.176 07/02 08:13

zoo0602: 這些人真好賺美其名無人干涉就只需翻牆再125.228.231.195 07/02 08:23

zoo0602: 來個複製貼上薪水就入口袋了125.228.231.195 07/02 08:23

codehard: 抓一萬隻猴子 給他無限制的食物 關起來 220.129.61.247 07/02 09:01

codehard: 十萬年 之後就會得到一部猴子的相對論 220.129.61.247 07/02 09:01

klm619: 推84樓k大,現階段AI還是停留在接收指令 42.79.185.64 07/02 09:12

klm619: 照樣造句,離從無到有還有很大一步,當AI 42.79.185.64 07/02 09:12

klm619: 自己產生好奇心後再來討論創造或許更恰當 42.79.185.64 07/02 09:12

ltytw: 至少能動會動 先求有 再求好 114.33.46.227 07/02 09:14

DELETE001: 下一代 低能一號 61.228.148.174 07/02 09:22

rogergon: 300MHz的32位元處理器,486的效能? 101.12.114.152 07/02 10:18

milkBK: 你要確定這是ai生出來的 而不是馬甲486 114.32.129.203 07/02 11:11

a2935373: 初代486才16MHz的樣子XD 這IPC簡直垃圾 1.169.14.136 07/02 11:11

stepnight: 現在AI就是餵給他A、B、C資料 49.217.132.103 07/02 11:49

stepnight: 然後AI學習可能從B+C做出不一樣的事 49.217.132.103 07/02 11:49

stepnight: 但你要他創出D全新的資料就沒辦法 49.217.132.103 07/02 11:49

lifeowner: 65nm 應能跑1Ghz以上 223.140.165.86 07/02 12:36

lifeowner: 生成學習並不是加法 而是找出資料背後 223.140.165.86 07/02 12:37

lifeowner: 的機率分佈 然後一直機率模型再重新採 223.140.165.86 07/02 12:37

lifeowner: 樣 223.140.165.86 07/02 12:37

lifeowner: 如果你用眼睛看就能看出資料背後的機率 223.140.165.86 07/02 12:38

lifeowner: 分佈 那當然就不需要使用生成學習了 223.140.165.86 07/02 12:38

kkcity59: 重點是...五小時吧。只花了五個小時ㄟ.. 114.24.88.131 07/02 16:18

geesegeese: 希望繼續研發,這種需要不少資金 101.136.151.24 07/02 16:21

lpoijk: AI是能去蒐集市場需求生出來新指令還是設 111.196.243.14 07/02 17:14

lpoijk: 計新ip嗎?迭代很多次就能生出新架構嗎? 111.196.243.14 07/02 17:14

lpoijk: AI設計cpu不就笑話嗎? 111.196.243.14 07/02 17:14

您可能感興趣