O projeto de chips com aprendizado de máquina é uma área em constante evolução que está transformando a maneira como os chips são projetados e desenvolvidos.
Com a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, a inteligência artificial está revolucionando o design de chips, trazendo uma taxonomia inovadora para resolver problemas específicos nessa área.
Neste artigo, exploraremos como os algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo aplicados no projeto de chips, apresentando uma abordagem abrangente para solucionar problemas-alvo.
Discutiremos os resultados de pesquisas recentes que demonstram a eficácia desses algoritmos na otimização do design de chips, melhorando a eficiência energética, a velocidade de processamento e a confiabilidade dos dispositivos.
Além disso, abordaremos os desafios enfrentados no projeto de chips com aprendizado de máquina, como a necessidade de grandes conjuntos de dados para treinamento e a complexidade dos algoritmos utilizados.
Também discutiremos as perspectivas futuras dessa área, destacando as possibilidades de avanços tecnológicos e inovações no design de chips.
Se você está interessado em descobrir como a inteligência artificial está revolucionando o projeto de chips e quer entender como os algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo aplicados nessa área, continue lendo este artigo.
Vamos explorar as últimas pesquisas e tendências, além de fornecer insights valiosos sobre o futuro do design de chips com aprendizado de máquina.
Nos últimos anos, tem havido uma crescente demanda por projetos de chips mais eficientes e rápidos. Com o objetivo de atender a essa demanda, pesquisadores vêm explorando o uso de algoritmos de aprendizado de máquina (ML) no projeto de chips.
Um artigo recente publicado no periódico Science China Information Sciences aborda essa questão, apresentando uma pesquisa abrangente sobre o projeto de chips com a aplicação de algoritmos de ML.
Taxonomia inovadora para problemas-alvo no projeto de chips com algoritmos de aprendizado de máquina
O artigo propõe uma taxonomia inovadora e sistemática para os problemas-alvo encontrados em diferentes estágios do projeto de chips. **Os autores classificam esses problemas em três categorias principais:
estimativa de resultado de projeto, otimização e correção de projeto, e construção de projeto.** Essas categorias abrangem uma ampla variedade de desafios enfrentados ao longo do processo de projeto lógico, projeto de circuito e projeto físico.
A estimativa de resultado do projeto refere-se a problemas que envolvem a previsão ou estimativa da qualidade do projeto, como desempenho no projeto lógico, queda de tensão no projeto físico e análise temporal estática (STA) no projeto lógico e físico.
Já a otimização e correção do projeto dizem respeito à melhoria da qualidade do projeto e correção dos erros existentes, através da exploração do espaço do projeto HLS (DSE) no projeto lógico, otimização lógica no projeto de circuito e roteamento detalhado no projeto físico.
Por fim, a construção do projeto envolve a geração de representações do projeto ou a adição de objetos de projeto, como mapeamento físico no projeto de circuito e colocação global no projeto físico.
Abordagem e resultados da pesquisa abrangente sobre problemas-alvo com algoritmos de aprendizado de máquina
Com o objetivo de abordar esses problemas-alvo utilizando algoritmos de ML, os autores formulam as três categorias como problemas correspondentes em ML:
regressão, busca e geração. Para cada um desses problemas, há uma variedade de algoritmos de ML que podem ser aplicados. Por exemplo, para o problema de estimativa de resultado do projeto, são utilizados algoritmos como Processo Gaussiano (GP), Splines de Regressão Adaptativa Multivariada (MARS), Árvore de Decisão (DT) e Floresta Aleatória (RF), Redes Neurais (NNs) e Aprendizado em Conjunto (EL).
Já para a otimização e correção do projeto, são usados algoritmos como DT & RF, NNs e RL. E para a construção do projeto são aplicados algoritmos como Otimização Bayesiana (BO), NNs e RL.
Para realizar a pesquisa abrangente sobre os trabalhos existentes relacionados aos problemas-alvo do projeto de chips com ML, os autores seguiram uma abordagem estruturada.
Primeiro, eles definiram cada problema-alvo e analisaram as razões pelas quais os algoritmos de ML são aplicados nesses problemas-alvo. Em seguida, realizaram uma pesquisa detalhada dos trabalhos existentes, apresentando estudos específicos baseados em ML para cada problema-alvo e explicando como esses estudos melhoraram as ferramentas de projeto de chips tradicionais baseadas em algoritmos convencionais.
Desafios e perspectivas futuras para o projeto de chips com algoritmos de aprendizado de máquina
Ao concluir a pesquisa abrangente, os autores identificaram três desafios-chave que ainda não foram totalmente resolvidos nos trabalhos existentes. Esses desafios incluem a geração de ponta a ponta em um único estágio, a geração de ponta a ponta entre estágios e a geração de ponta a ponta ao longo de todo o processo. Os autores também forneceram insights valiosos sobre as perspectivas futuras da pesquisa em projeto de chips com algoritmos de ML.
Eles enfatizam a importância do desenvolvimento da geração de ponta a ponta, melhoria da praticidade e outros tópicos que podem impulsionar ainda mais a aplicação do ML no projeto de chips.
Com essa extensa pesquisa, os autores lançam luz sobre o caminho para a inteligência no projeto de chips, indo além da automação do projeto anteriormente utilizado.
Através da aplicação eficiente de algoritmos de ML, espera-se que o design e desenvolvimento de chips sejam otimizados, alcançando resultados mais precisos e eficazes.
Este artigo é considerado um marco na pesquisa do ponto de vista do algoritmo na área do projeto de chips com aprendizado de máquina.
Referência: Wenkai He et al, Chip design with machine learning: a survey from algorithm perspective, Science China Information Sciences (2023). DOI: 10.1007/s11432-022-3772-8