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摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）
AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。
隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
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很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家，也很高興可以訪問到他！
李孟在日本四年的工作時間當中，歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務，為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程？我們都一併在這次專訪當中聊到了！同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦～
👉在這次專訪中，我們暢聊了：
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」？
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異？
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢？Why？
4. 覺得人們除了積極自學之外，還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊？
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」，提供給想去日本生活的朋友參考呦！
👉李孟釋出他在台大的演講簡報，鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程，內容相當精彩，製作也很精美耶！https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格，分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗！https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟
聖誕節🎄🤶🏽🎅🏿 來點輕鬆的！😜 今天是平安夜～又到了一年一度我最喜歡的節日！今年因為疫情，很多人聖誕節不能團聚，也不能到處出去走走，只好宅在家。希望Blob Opera 可以帶給你多一點聖誕節的感覺！讓可愛療癒的像茄子的東西可以給你一點娛樂吧～✨💖
自己玩玩 Blob Opera 👉🏻 https://g.co/arts/H5sdzrJcbsKDA2jq9
第一台會唱歌的電腦 IBM 7094 👉🏻 https://www.historyofinformation.com/detail.php?entryid=4445
這期的影片不適合放在podcast就不放囉～
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用Scala學習函式程式設計
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Scala 函数式程式設計原理
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Android 應用程式開發 專項課程
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普林斯頓大學 電腦科學 演算法 基礎理論
https://bit.ly/3nxomAh
Go 語言學起來
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Parallel, Concurrent, and Distributed Programming in Java 專項課程
https://bit.ly/2IGnlH4
Java 軟體工程基礎課程
https://bit.ly/3fa4gJi
全端開發 跨平台手機app 開發 完整課程
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ai應用 工程師 在 [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師- 看板Soft_Job 的推薦與評價
幫朋友發文代問
大家好，小弟最近下定決心要轉行，對AI的部分有點興趣
大概了解之後發現AI是用Python寫的，但做程式相關的朋友說轉行的話不太建議用Python
當起手
因為是新東西，目前就業機會相較其他語言比較少建議從別的學起，也建議我上來問問各
位前輩
想問有做AI相關工作還有使用Python的前輩們，學Python的出路相對其他語言真的比較少
嗎?或是有其他更推薦做為入門的語言?
在網路上搜尋相關課程發現資策會和巨匠電腦有在賣Python的課程，看了一下有點想報名
，畢竟有老師教
好奇他們的課程在職場上是真的實用且有幫助的嗎?還是有其他更推薦的教材或教學方面
的資源可以使用呢?
最後想走AI方面的話前面可以做什麼類型的工作來累積經驗跟技術呢
我知道程式語言的水很深，所以想問問有經驗的前輩們的看法和建議。謝謝大家
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更
其實我就是幫發問的人的朋友啦
我本身是後端的 我沒寫過python
也沒涉略過AI的技術
不能給他什麼意見 所以讓他來這裡問問
我只知道半路出家寫python 比較沒什麼工作機會而已
我的認知是python 相較於其他語言比較‘新’
所以不如學一個隨便都好找工作的語言
我就是那個半桶水的朋友啦 ㄏ
以上 替我朋友感謝大家的回覆
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 110.28.135.202 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1636392251.A.5C3.html
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