大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于芯片和人工智能论文的问题，于是小编就整理了3个相关介绍芯片和人工智能论文的解答，让我们一起看看吧。
芯片和微电子专业有什么联系？
差不多就是下图所示的关系：
国内微电子专业主要偏向工艺、材料或者设计，还有不少做反向设计的。市场迫切需要的数字前后端，验证都涉及较浅，但是读研之后拥有一定项目基础，就业还是不错的。至于设备，封装和测试，好像没怎么听说教这个的，可能是论文不好写也不好发吧！
最近关于芯片的“新闻”还真是很多，主要归因于美国商务部对我国中兴通讯下达制裁禁令，中兴通讯将被禁止以任何形式从美国进口商品，之后阿里巴巴又宣布全资收购中天微，自主研究打造“中国芯”，芯片再一次成为大家所关注的焦点。
芯片又称微电路，是半导体器件产品的统称，是指内含集成电路的硅片，体积很小，是计算机或其它电子设备的一部分。与芯片主要相关的专业有微电子与固体电子学、集成电路，这两个专业主要是与物理相关的，我周围有不少同学都是学这个的，毕业以后可以进华为等公司，就业前景也很不错。
微电子与国体电子学、集成电路这两个专业主要研究内容为1.信息与光电子学和光通讯 2.超高速微电子学和高速通讯技术 3.功率半导体器件和功率集成器件 4.半导体可靠性物理 5.现代集成模块与系统集成技术。弄清楚两个专业的主要研究内容，又知道芯片就是个半导体器件，自然就知道芯片和两个专业的关系。
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巴斯大学研制的行为仿***工神经细胞微芯片，有着怎样的特点？
本周二出版《自然通讯》期刊的论文“突破性的技术”再现神经细胞元的电介特特性！？由英国巴斯大学团队研发的行为仿***工神经细胞微芯片，该芯片小到在指尖的硅芯片。其特点是能够实现与人体存在后的生物神经元细胞‘几乎相同’功能相近！为脊髓损伤和心力衰竭等患者提供新的，抢救措施！研究团队称，这种低功耗“芯片上的细胞”cells-
谷歌研究人员如何利用深度强化学习来优化芯片设计？
优化芯片设计是提高当今系统计算能力的关键。然而这是一个需要花费大量时间的过程，人们正在努力使其更有效率。考虑到这一点，现在谷歌研究人员已经将目光投向了机器学习，以帮助解决这个问题。
在最近发表在《arXiv上》的一篇题为 "通过深度强化学习进行芯片布局（Chip Placement with Deep Reinforcement Learning） "的论文中，谷歌的团队将芯片布局问题定位为强化学习（RL）问题。然后，训练好的模型将芯片block（每个芯片block都是一个独立的模块，如内存子系统、计算单元或控制逻辑系统）放置到芯片画布上。
确定芯片block的布局，这个过程被称为芯片布局规划，是芯片设计过程中最复杂和最耗时的阶段之一，它涉及到将网表放置到芯片画布（2D网格）上，这样可以使功率、性能和面积（PPA）最小化，同时遵守密度和布线拥塞方面的限制。尽管在这个问题上已经进行了数十年的研究，但仍然需要人类专家进行数周的迭代，以产生满足多方面设计标准的解决[_a***_]。
深度强化学习模型的输入是芯片网表、当前要放置节点的ID和一些网表元数据。网表图和当前节点通过一个基于边缘的图神经网络来生成部分放置的图和候选节点的嵌入。
然后，前馈神经网络将其作为一个聚合输入，输出一个学习到的表示方法，该方法可以捕捉有用的特征，并帮助在所有可能的网格单元中生成一个概率分布，通过策略网络可以将当前节点放置在该节点上。整个过程可以用下面的GIF来封装。左边的芯片显示了从头进行的宏放置，右边的芯片则是对一些初始放置进行微调。
通过这种设置，研究人员展示了效率和放置质量的提高，并表示对于一个人类专家需要数周时间的过程，用他们训练有素的ML模型在6个小时内完成。
我们的目标是将PPA（功率、性能和面积）降到最低，我们表明，在6个小时内，我们的方法可以产生出在现代加速器网表上的超人类或可比性的安置，而现有的基线需要人类专家在循环中进行，需要几周的时间。
展望未来，该团队认为，其模型展示了一种强大的自动芯片布局方法，可以大大加快芯片设计的速度，这也是针对任何芯片布局问题，这将使芯片设计过程的早期阶段也能实现协同优化。
到此，以上就是小编对于芯片和人工智能论文的问题就介绍到这了，希望介绍关于芯片和人工智能论文的3点解答对大家有用。
