구글 딥마인드에서 반도체 물리 설계 (Physical Design) 중 Floor Planning에 해당하는 부분을 AI로 설계하는 AlphaChip을 선보였습니다. 바둑에서 강화학습(RL)을 이용하여 여러 가지 수를 커버했던 것처럼 반도체에서도 논리 설계(Logic Design) 후 실제로 칩 배치나 배선 등을 해야하는 Floor Planning을 마치 게임처럼 인식하여 성능을 끌어올렸습니다. 2021년 Nature에도 논문으로 소개된 이 내용은 그 동안 Synopsis나 Cadence와 같은 다른 EDA 엔지니어나 연구원들에게 회의적인 반응을 받기도 했는데요. 어떤 원리에서 이게 가능한 건지, 사람이 하는 것보다 나은 부분, 그리고 기존 최적화 방식인 Simulated Annealing과 같은 방식까지도 같이 알아보며 반도체 설계의 미래를 논의해봅니다.
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Edited by 이진이

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