【自动对焦：机器学习】陈怡然：在过去十年中，设计自动化最令人兴奋的趋势是在电子设计自动化（EDA）工具中广泛采用机器学习技术。由于芯片设计质量在很大程度上取决于芯片设计师的经验，因此开发智能的EDA工具是很自然的思路，它可以直接学习如何从先前已有的设计中延承半导体芯片的设计方法，而无需再经历一遍传统的笨重模型。各种机器学习模型已嵌入到最新的EDA流程中，以加速计算的试验路由和布局、功率估计、时序分析、参数调整、信号完整性等。机器学习算法也已经在芯片的硬件模块中实现，以监测和预测芯片的运行时功耗。例如我们的APOLLO框架（获得MICRO 2021 最佳论文奖）。

 

 

 

陈怡然：通用、可解释的人工智能计算硬件设计将是电子设计自动化的下一项革命性技术

 

作者｜李梅

编辑｜陈彩娴

 

 

陈怡然是清华大学电子系1994级本科生，2001年获得清华大学硕士学位，2005年获得普渡大学博士学位。他的研究兴趣包括新的记忆和存储系统、机器学习、神经形态计算和移动计算系统。他曾发表500多篇论文，出版1部专著，并在各种会议上获得几次最佳论文奖。他获得的荣誉包括 IEEE 计算机学会 Edward J. McCluskey技术成就奖、ACM SIGDA服务奖等，并因其对非易失性内存技术的贡献而被提名为ACM Fellow。他还是美国计算机学会设计自动化特别兴趣小组（SIGDA）主席。

AI科技评论对采访原文做了不改变原意的编译。

陈怡然：我认为，在过去的15-20年里，记忆和存储系统领域发生的最令人兴奋的事情，是计算和存储之间的界限变得模糊。

这是一个很好的例子，说明了目标应用程序的转变（即从科学计算到以数据为中心的计算）如何改变了计算机架构的设计理念。这种理念的改变激发了各种新的计算产品，如智能固态硬盘(SSD)、动态随机访问内存(DRAM)和数据处理单元(DPU)，以及许多新兴的内存技术，如3D Xpoint内存(Intel和Micron)。

ACM：您最近被引用最多的一篇论文是“Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks”，它阐述了提高深度神经网络效率的重要性。为什么提高深度神经网络的效率很重要？在这一领域有哪些有前景的研究方向?

陈怡然：众所周知，现代深度神经网络（DNNs）的高（推理）精度伴随着较高的计算成本，这是神经网络的深度和宽度的增加所导致的。然而，我们也知道，神经网络的连接权值对神经网络的精度并没有同等的影响。当连接权值接近于零时，连接很可能就可以被修剪（即权值设置为零），而不会以任何方式对神经网络的准确性产生显著的影响。我们在NeurIPS 2016上发表的这篇论文表明，学习非零权结构化存储在内存中的稀疏神经网络可以保持良好的数据局部性，降低缓存失误率。因此，神经网络的计算效率大大提高。所提出的技术，即结构化稀疏学习（通常称为结构化剪接）及其变体已被广泛应用于现代高效DNN模型设计，并得到许多人工智能(AI)计算芯片的支持，如英特尔Nervana和NVIDIA安培。

ACM：最近有消息宣布，您将指导美国国家科学基金委的下一代网络与边缘计算人工智能研究院的雅典娜项目（Athena）。Athena项目历时5年，耗资2000万美元，包括杜克大学、麻省理工学院、普林斯顿大学、耶鲁大学、密歇根大学、威斯康辛大学和北卡罗来纳农业技术州立大学在内的几家机构将参与其中。Athena项目的目标是什么?

Athena的研究活动分为四个核心领域：边缘计算系统、计算机系统、网络系统以及服务和应用。我们开发的人工智能技术也将为未来移动网络的功能、异构性、可扩展性和可信赖性提供理论和技术基础。

ACM：设计自动化领域最令人兴奋的趋势是什么？作为美国计算机学会设计自动化特别兴趣小组（SIGDA）的主席，您认为该组织在这个领域扮演着什么样的角色？

论文地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3466752.3480064

ACM：在未来几年里，您所在领域的研究途径会特别具有影响力的一个例子是什么？

在过去的十年中，人们提出各种硬件设计来加速人工智能模型的计算。然而，设计者总是在设计的通用性和效率之间挣扎，因为为了适应不断变化的模型的独特结构，需要进行许多硬件定制。另一方面，可解释性一直是确保AI模型的鲁棒性和推广模型设计的一个长期挑战。

 

 

 

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