[情報] 中國推出世界首顆無干涉 AI全自動設計CPU

看板PC_Shopping (個人電腦購買)作者 (天晴)時間2年前 (2023/07/01 21:20), 2年前編輯推噓38(42498)
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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, 未來AI設計晶片會成為主流,將極大地提高晶片設計效率。 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, ChatGPT 確實可以將功能晶片設計為現實世界的解決方案。 == 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。 Bing: 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。 -- ※ 發信站: 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 ※ 編輯: giorno78 (36.228.222.170 臺灣), 07/01/2023 21:25:42

07/01 21:24, 2年前 , 1F
用敵國研發的AI 研發自己的CPU
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07/01 21:29, 2年前 , 2F
還不快設計個能飛天遁地的CPU
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07/01 21:31, 2年前 , 3F
呃 我不懂AI也不懂設計晶片 但更多迭代就能
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07/01 21:32, 2年前 , 4F
從486變P4變Core i?
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07/01 21:33, 2年前 , 5F
複製 貼上
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07/01 21:35, 2年前 , 6F
就直說吧,這次拿哪顆intel來貼牌
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07/01 21:35, 2年前 , 7F
有沒有先把頂蓋擦乾淨
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07/01 21:36, 2年前 , 8F
連中國人都不信
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07/01 21:37, 2年前 , 9F
如果AI迭代速度比人類快的話..是有可能追上
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07/01 21:37, 2年前 , 10F
chatGPT要怎麼輸出設計啊 文字輸出嗎?
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07/01 21:38, 2年前 , 11F
但不知道會是幾百年後了
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07/01 21:38, 2年前 , 12F
Intel的40486? 好害怕!生出了平行宇宙CPU
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07/01 21:39, 2年前 , 13F
這就美國現在重點計畫啊,叫OpenROAD
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07/01 21:40, 2年前 , 14F
重點在於無人為干涉生出一顆CPU
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07/01 21:40, 2年前 , 15F
啟蒙1號後下一顆叫啟智2號
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07/01 21:43, 2年前 , 16F
CPU設計 要頂尖就得跟晶圓製造端互相搭
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07/01 21:43, 2年前 , 17F
配 ChatGpt應該沒辦法做3nm …
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07/01 21:44, 2年前 , 18F
2023年做出486很厲害 尤其是
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65nm/300Mhz的晶片性能只有486
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07/01 21:45, 2年前 , 20F
這新聞到底在說三小 如果用486的製程
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跟速度 這顆簡直比8051 MCU還糟糕
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07/01 21:46, 2年前 , 22F
頂多自動產生成熟製程的IC layout,對
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07/01 21:46, 2年前 , 23F
先進製程的推動毫無用處
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07/01 21:54, 2年前 , 24F
AI都能自己寫程式了 設計東西也沒問題
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07/01 21:55, 2年前 , 25F
讚 讓ai設計自己的硬體 搶著做出天網
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07/01 21:56, 2年前 , 26F
你是中華民國還是中華人民共和國的中科
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07/01 21:56, 2年前 , 27F
院?
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07/01 21:57, 2年前 , 28F
感覺科幻作內AI會自我進化增殖的時代
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07/01 21:57, 2年前 , 29F
慢慢地要成真了
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07/01 22:05, 2年前 , 30F
但是AI的缺點也很明顯 無法有新產物
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07/01 22:05, 2年前 , 31F
都是遵循 既有規則
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07/01 22:15, 2年前 , 32F
老黃會不會早就這樣設計GPU了?
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07/01 22:15, 2年前 , 33F
看看stable diffusion再跟我說一次ai
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07/01 22:15, 2年前 , 34F
沒有創造力
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alphago早就證明ai有創造力了
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07/01 22:18, 2年前 , 36F
主要是對成熟製程的IC設計服務商有影
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07/01 22:18, 2年前 , 37F
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07/01 22:20, 2年前 , 38F
尤其是IC設計電路代工
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07/01 22:24, 2年前 , 39F
看愣了一下 我以為時空倒轉回2003年
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還有 65 則推文
還有 1 段內文
07/02 02:27, 2年前 , 105F
需要創新?嗑個藥讓你的感官發瘋就有
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07/02 02:27, 2年前 , 106F
靈感了
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07/02 02:29, 2年前 , 107F
同理 喂點奇怪的東西給AI就能幫助打
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破框架
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07/02 08:13, 2年前 , 109F
性能這麼差大概是設計的bug太多拖慢運算
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07/02 08:23, 2年前 , 110F
這些人真好賺美其名無人干涉就只需翻牆再
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07/02 08:23, 2年前 , 111F
來個複製貼上薪水就入口袋了
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07/02 09:01, 2年前 , 112F
抓一萬隻猴子 給他無限制的食物 關起來
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07/02 09:01, 2年前 , 113F
十萬年 之後就會得到一部猴子的相對論
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07/02 09:12, 2年前 , 114F
推84樓k大,現階段AI還是停留在接收指令
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07/02 09:12, 2年前 , 115F
照樣造句,離從無到有還有很大一步,當AI
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07/02 09:12, 2年前 , 116F
自己產生好奇心後再來討論創造或許更恰當
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07/02 09:14, 2年前 , 117F
至少能動會動 先求有 再求好
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07/02 09:22, 2年前 , 118F
下一代 低能一號
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07/02 10:18, 2年前 , 119F
300MHz的32位元處理器,486的效能?
07/02 10:18, 119F

07/02 11:11, 2年前 , 120F
你要確定這是ai生出來的 而不是馬甲486
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07/02 11:11, 2年前 , 121F
初代486才16MHz的樣子XD 這IPC簡直垃圾
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07/02 11:49, 2年前 , 122F
現在AI就是餵給他A、B、C資料
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07/02 11:49, 2年前 , 123F
然後AI學習可能從B+C做出不一樣的事
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07/02 11:49, 2年前 , 124F
但你要他創出D全新的資料就沒辦法
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07/02 12:36, 2年前 , 125F
65nm 應能跑1Ghz以上
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07/02 12:37, 2年前 , 126F
生成學習並不是加法 而是找出資料背後
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07/02 12:37, 2年前 , 127F
的機率分佈 然後一直機率模型再重新採
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07/02 12:37, 2年前 , 128F
07/02 12:37, 128F

07/02 12:38, 2年前 , 129F
如果你用眼睛看就能看出資料背後的機率
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07/02 12:38, 2年前 , 130F
分佈 那當然就不需要使用生成學習了
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07/02 16:18, 2年前 , 131F
重點是...五小時吧。只花了五個小時ㄟ..
07/02 16:18, 131F

07/02 16:21, 2年前 , 132F
希望繼續研發,這種需要不少資金
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07/02 17:14, 2年前 , 133F
AI是能去蒐集市場需求生出來新指令還是設
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07/02 17:14, 2年前 , 134F
計新ip嗎?迭代很多次就能生出新架構嗎?
07/02 17:14, 134F

07/02 17:14, 2年前 , 135F
AI設計cpu不就笑話嗎?
07/02 17:14, 135F

07/02 19:17, 2年前 , 136F
ai做的會比較便宜嗎
07/02 19:17, 136F

07/02 20:37, 2年前 , 137F
他是連蝕刻風險都一起計算,然後耗時5小時
07/02 20:37, 137F

07/02 20:37, 2年前 , 138F
嗎?
07/02 20:37, 138F

07/02 20:41, 2年前 , 139F
和486相當的性能 讚
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07/02 22:16, 2年前 , 140F
紙上談芯
07/02 22:16, 140F

07/03 06:07, 2年前 , 141F
確定不是用磨砂機?
07/03 06:07, 141F

07/03 11:53, 2年前 , 142F
新聞稿AI寫的?
07/03 11:53, 142F

07/03 15:32, 2年前 , 143F
偉大的祖國就是不一樣
07/03 15:32, 143F

07/07 16:26, , 144F
好像很遜。嘻嘻
07/07 16:26, 144F
文章代碼(AID): #1ae2WIU0 (PC_Shopping)
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