沒想到靠AI竟然只需要6小時就能搞定IC晶片?這也太強大了吧!
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Photo by Brian Kostiuk on Unsplash
疫情衝擊之下，全球的電子產品消費需求提高，除了使 IC 晶片需求大增外，許多產線停滯、公司延遲出貨，也使得晶片更加供不應求。
除此之外，在晶片生產流程之中，「晶片設計」的環節曠日費時，算是一門十分複雜的專業技術，主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計，像是台灣人熟知的聯發科，國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。
過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間，才能規劃、設計出一張晶片。
然而，Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示，Google 新研發的一款人工智慧 AI，只要不到 6 小時的時間，就能夠設計出人類需要數月時間的晶片！
從 6 個月變成 6 小時
不僅如此，Google 於論文中表示，新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片，包括功耗、性能和晶片面積等各種指標，也都比人類工程師所設計出的晶片還要優良。
即使目前的 IC 晶片製造流程中，已經有許多步驟能自動化了，不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間，因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI，就像是對整個半導體產業投下震撼彈。
Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱：「我們的方法已經用於生產，設計下一代 Google TPU。」
TPU 為「張量處理器」，是 Google 開發的特殊應用積體電路（ASIC），專門用於強化機器學習，在 AI 相關領域的表現優異。由此可見，Google 正透過使用 AI 設計晶片，用來創建更快速、更完善的 AI 系統。
IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash
一張小小的晶片中，需要容納、整合上萬個微電子組件，並以總長達數公里長的極細線將其連接，而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置，並且功能正常，是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。
Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃（floorplan）來訓練 AI，讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能，怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀，並且不斷優化出更好的設計。
而最終的結果，與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比，AI 的設計圖看起來雜亂無章，但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。
工程師又要被 AI 取代了嗎？
Google 預期，此一突破可能會對半導體行業產生重大影響，為產業節省下數千小時的人力，對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但是也有不少人擔憂，Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。
畢竟，許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸：如 DeepMind 推出的人工智慧「AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭，震驚世界。
對此 Google 則表示，當設計晶片的門檻降低後，對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展，一定都能帶來相當大的推力與益處。
未來 AI 設計出來的晶片，能創造出更強大的 AI，擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從？或許我們應該開始思考，到底該如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代！
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