标签：TPU

机器学习硬件的快速发展与趋势 随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其物质基础——机器学习硬件也取得了显著进步。目前全球已有超过140款AI加速器问世，广泛应用于深度学习模型的开发和部署。据Epoch AI发布的全球算力估计报告，通过公开信息分析了当前机器学习硬件的现状和未来趋势。 除了传统的硬件厂商如英伟达（NVIDIA）和AMD推出高性能加速卡外，一些新兴企业也开始自主研发芯片（「造芯」），进一步提升了算力水平。从2008年到2024年，全球机器学习硬件的计算能力呈现出快速增长的趋势。 硬件类型多样化及性能提升 ...

近年来，AI技术与芯片设计领域的结合日益紧密，两者互相促进，不断推动科技进步。近日，谷歌的AI芯片设计算法AlphaChip正式亮相，标志着这一领域迈入了一个全新的阶段。DeepMind首席执行官哈萨比斯在社交媒体上幽默地表示：“现在，AI设计芯片的闭环已经形成。” AlphaChip仅需几个小时就能完成与人类水平相当的芯片设计工作。谷歌最新推出的高性能TPU“Trillium”就是由AlphaChip参与设计的，这款TPU又用于训练了Gemini、Imagen、Veo等一系列先进算法。此外，包括联发科和三星在内的多家知名芯片制造商也已将AlphaChip应用于实...

2020年，谷歌发布了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了他们利用深度强化学习设计芯片布局的新方法。2021年，谷歌在《自然》杂志上进一步详细阐述了这一技术，并将其开源。近日，谷歌公布了这篇论文的附录，提供了更多关于该方法及其对芯片设计行业影响的信息。此外，谷歌还开放了一个在20个TPU模块上预训练的检查点，命名为“AlphaChip”，并分享了模型权重。 谷歌首席科学家Jeff Dean表示，通过开放预训练的AlphaChip模型检查点，外部用户可以更轻松地使用AlphaChip进行芯片设计。计算...