当你对客观规律的认识达到一定水平后就形成了自己的认知体系 。不过有时候会很难判定一个想法或者认识是否客观，就看它是否符合事物的发展规律 。2.多思考问题，总结问题当你有了丰富的经验，认识到事物发展的客观规律后(认识要客观准确)，还要有认识的深度和广度 。把你经历的事情从不同角度不同的方面来进行归类和分析，分析这些事情中的相同点和不同点，造成这些现象的原因，解决这些问题的方法，最后把这些分析用简短的文字或者话语概括，就行成了自己对待这个世界的认知 。
当然，你对问题的广度和深度自然不一样了 。3.多方面学习知识学习知识对提高自己看问题的广度和深度，起到关键性作用 。我们要多方面的学习知识，不管是书本，还是社会，只要是能提高自己的才识方面的，都是我们要学习的 。只有有了深厚的文化底蕴，对于问题的见解也就是多方面，深层次的 。4.改变思维现实生活中，我们会经常发现，人对于有些事的处理方式都是按着固定的思维走的，当然我们不否认它是错误的 。
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方案 。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 。
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