Нод конструирование из бумаги в старшей группе: Конструирование из бумаги в старшей группе «Собачка» | План-конспект занятия по конструированию, ручному труду (старшая группа):

Конспект занятия по конструированию их бумаги в средней группе «Солнышко на ладошке»

“Ракета” – НОД по конструированию из бумаги

Смирнова Ирина Григорьевна Трегубова Лариса Викторовна Гребеникова Татьяна Алексеевна воспитателиМБДОУ «Детский сад п. ТомаровкаЯковлевского городского округа»

Материал прислан для публикации во Всероссийском печатном сборнике практико-ориентированных материалов «Дошкольное и начальное образование – современные методики и технологии обучения и воспитания» – июль-август 2021г.

РАКЕТА НОД в старшей группе – конструирование из бумаги

Цель: расширять представления детей о космосе. Формировать умение создавать объемную конструкцию Ракеты из бумаги, используя схему и образец.

Рекламное сообщение

Задачи:

• Образовательные: закрепить названия геометрических фигур: круг, прямоугольник, треугольник; деталей конструктора: конус, цилиндр, куб. Учить детей приёму закручивания прямоугольника в цилиндр, круга в конус.
• Развивающие: развивать конструкторские навыки, способность передавать выразительность композиции, используя особенности бумаги как конструкторского материала. Развивать пространственное мышление, воображение, умение делать умозаключения. Формировать критическое отношение к своим действиям, объективно оценивать свою работу и работу товарищей.
• Воспитательные: воспитывать интерес к конструированию из бумаги. Воспитывать аккуратность в работе с клеем и ножницами, самостоятельность, инициативность. Воспитывать желание оказывать помощь товарищу.

Интеграция образовательных областей: Речевое развитие, познавательное развитие, художественно – эстетическое развитие.

Обогащение и активизация словаря: Космос, космодром, планеты, космонавт, орбита, корпус, дюзы, иллюминатор, конструкторское бюро.

Методы и приёмы: игровая проблемная ситуация, загадка, беседа – диалог, рассматривание иллюстраций, подвижная игра, словесная игра, продуктивная деятельность детей, самоанализ работ, подведение итога – рефлексия.

Оборудование: письмо с просьбой о помощи, иллюстрации с изображением ракет, образец готовой ракеты, детали объёмного конструктора, аудиозапись космической музыки.

Раздаточный материал: схемы конструирования ракеты, картон, цветная бумага, ножницы, клей, салфетки, клеёнки.

Ход непрерывной образовательной деятельности:

Звучит весёлая музыка, дети заходят в группу.

Воспитатель: Ребята, сегодня к нам пришли гости, давайте поздороваемся и пригласим их пройти.

Дети: здравствуйте!

Воспитатель:

Все мы вместе встанем в круг, Ты мой друг и я твой друг, Крепче за руки возьмемся И друг другу улыбнемся.

Воспитатель загадывает загадку о космосе.

Воспитатель: Ребята, мы не зря заговорили о космосе! Сегодня к нам в группу пришло письмо с просьбой о помощи. Прочитаем его? (Да!)

Воспитатель: Дорогие ребята! Скоро на планете «Железяка» наступит эпидемия! Здесь сломались все ракеты и летательные аппараты, и роботы не могут совершать свои полёты. Помогите!

Ребята, поможем роботам с планеты «Железяка»? Как мы можем помочь роботам?

Ответы детей: Сделать ракеты и запустить их в космос на планету.

Воспитатель: А сможете?

Дети: Да!

Воспитатель: Кто создает ракеты? (конструкторы, инженеры)

Воспитатель: предлагаю вам сегодня побыть конструкторами и сконструировать ракеты для жителей планеты «Железяка». Я, как главный конструктор, предлагаю рассмотреть ракеты (на мольберте иллюстрации с изображением ракет)

Далее дети рассматривают образец готовой ракеты, выполненной из цветной бумаги и картона.

Воспитатель: Из каких деталей сконструирована ракета?

Ответы детей: Носовая часть ракеты – из конуса, основная часть – корпус – из цилиндра, дюзы – из треугольников, иллюминаторы – из кругов.

Воспитатель: но перед тем, как приступить к созданию ракет, хотите поиграть? (Да!)

Подвижная игра «Разложи детали конструктора»

Дети делятся на две команды, придумывают космическое название своей команде. Обратный отсчёт: 3, 2, 1 – Старт!

После игры воспитатель говорит о том, что создание ракеты – сложная и ответственная работа. Можно соединиться в пары, договориться, кто и что будет делать, помогать друг другу.

Воспитатель: проходите, пожалуйста, в конструкторское бюро!

Повторение правила работы с ножницами и клеем.

• Ножницы нельзя оставлять в открытом виде.
• Нельзя ножницы близко подносить к лицу.
• Ножницы передавать друг другу кольцами вперед, а не кончиком.
• Аккуратно обращаться с клеем.

Посмотрите, сколько опасных предметов лежит вокруг! Если не соблюдать техники безопасности, то можно пораниться самому или поранить соседа!

Воспитатель: Ребята, у нас проблема! Как вы уже сказали, для конструирования ракеты нужны конус и цилиндр, их у нас нет.

Но есть схема конструирования. Она поможет нам.

Рассмотрите её внимательно, и скажите, из какой геометрической фигуры можно получить большой цилиндр?

Ответы детей: из большого прямоугольника, скручивая его в цилиндр –корпус ракеты; из круга, скручивая его – носовая часть. К корпусу прикрепляем шлюзы – треугольники, и иллюминаторы – кружки.

Воспитатель: Пора приступать к работе (на столах лежат комплект геометрических фигур на каждого ребенка большой прямоугольник, круг, два треугольника, маленькие круги для иллюминаторов). В ходе деятельности воспитатель оказывает индивидуальную помощь.

Готовые ракеты дети ставят в одну линию на космодроме «Мечта»

Презентация готовых работ

Воспитатель: Какие красивые ракеты у вас получились, но все ли ракеты могут полететь на планету «Железяка»?

Я вам дам по одной золотой звезде. Это ваш голос. Вы отдадите его – проголосуете за понравившуюся работу – (положите рядом с ракетой звездочку).

Какая ракета получит больше всего звездочек – будет считаться лучшей. (Так дети выполняют зрительный анализ работ)

Воспитатель: Молодцы конструкторы! Все справились! Понравятся жителям планеты «Железяка» ваши ракеты? (Да!). Аплодисменты!

Воспитатель: Ребята, а вот мне интересно,

• -Как называются люди, летающие в космос на космических кораблях? (космонавты)
• -Как звали первого в мире космонавта? (Юрий Гагарин)
• -А как назывался корабль, поднявший его в небо? («Восток»)

Ребята, а кто-нибудь из вас хочет стать космонавтом?

А чтобы стать космонавтом, какими нужно обладать качествами? (быть сильным, смелым, выносливым, ответственным)

Воспитатель: Вы правы, но еще космонавты должны соблюдать правила.

Словесная игра «Космические правила»

1. Космонавтом хочешь стать – должен много-много… знать!
2. Любой космический маршрут, открыт для тех, кто любит… труд.
3. Только дружных звездолет, может взять с собой …в полет.
4. Скучных, хмурых и сердитых, не возьмем мы на… орбиты.
5. Главным правилом у нас, выполнять любой … приказ
6. Ждут нас быстрые ракеты, для полетов на… планеты.
7. На какую захотим, на такую… полетим.

Вот потренируемся, как космонавты и полетим. Думаю, что теперь роботы с планеты «Железяка» пригласят нас в гости.

Рефлексия: Ребята, чем мы сегодня занимались? Кому помогали? В какие игры играли? Трудно вам было? Что было самым сложным? Что больше всего понравилось? Ответы детей.

Литература:

1. Куцакова Л.В. Конструирование и ручной труд в детском саду: Программа и конспекты занятий М: ТЦ Сфера, 2021. – 341 с.

Увидеть таблицу авторов и подробно узнать про сборники можно ЗДЕСЬ

Конструирование в технике оригами «Лисичка» для средней группы

Цель: Продолжать знакомить детей с техникой оригами. Знакомство с базовыми формами.

Задачи:

Образовательные: повышать интерес к занятиям оригами через игру, учить складывать квадрат в разных направлениях, создавать композиции с изделиями выполненными из бумаги, закрепить технические навыки работы с бумагой.

Развивающие: развивать внимание, память, мелкую моторику рук и глазомер.

Воспитательные: воспитывать интерес к конструированию из бумаги, воспитывать самостоятельность.

Демонстрационный материал: иллюстрации с изображением лисицы, готовая поделка, готовая базовая форма, оранжевая бумага.

Раздаточный материал: бумага оранжевая для оригами, ножницы, чёрный карандаш для глаз, носа.

Повторение правила работы с ножницами:

1. Хранить ножницы в определённом месте

2. Кладите ножницы сомкнутыми острыми концами от себя

3. Передавать ножницы друг другу кольцами вперёд

Предварительная работа:

Рассматривание картинок, иллюстраций, чтение рассказов, сказок, стихотворений и отгадывание загадок по теме

Организационный момент:

Воспитатель предлагает рассмотреть картину с изображением лисицы и предлагает рассказать, кто изображён на картине и что они знают про лису.

Беседа с детьми.

Воспитатель: Лисица – красивое животное. Тело её покрыто густой рыжеё шерстью. У лисы роскошный пушистый хвост. У неё короткие ноги и острая мордочка. Глазки у лисы бусинками и светятся хитрым огнём.

Лисы обитают по всему земному шару. Живут не только в лесах, но и в тундре, степях.

— А кто скажет, ребята, чем питаются лисы? –Правильно, лисы питаются зайцами, мышами, птицами, рыбой, любит ещё полакомиться ягодами, фруктами, овощами.

Лисы очень осторожны. В случае опасности запутывают следы, перепрятываются в другие места. Из-за этого лису называют самым хитрым зверем.

Лисы живут маленькой семьёй в норе, которую роют в лесу. У них острое зрение и обоняние.

Лисы считаются полезными животными, они поедают мелких грызунов.

О рыжей красавице придумано много сказок, рассказов. А как лису ещё называют? (Ответы детей.) Правильно, ребята лису называют «рыжей плутовкой», «лисичкой-сестричкой», «Лисой –Патрикеевной».

— А сейчас, ребята, я предлагаю сделать каждому свою лисичку из бумаги, согласны?

Для начала нам нужно размять наши пальчики.

Пальчиковая гимнастика:

Пошли пальчики гулять (руки сжаты в кулаки, большие пальцы бегут по столу)

А вторые догонять (по столу «бегут» указательные пальцы)

Третьи пальчики бегом («бегут» средние пальцы)

А четвёртые пешком («идут» безымянные пальцы)

Пятый пальчик поскакал (касаться стола ритмично обоими мизинцами)

И в конце пути упал (хлопнуть кулаками по столу).

Практическая часть:

Создание лисицы в технике оригами.

1.Складываем бумагу и вырезаем квадрат

2.Берём за противоположные уголки и складываем пополам наш квадрат

3.Конец треугольника загибаем к серединке противоположной

стороны.

4.Левый и правый боковой кончик загибаем наверх, получается ушки.

(Воспитатель показывает последовательность приёмов складывания фигуры, обращает внимание на аккуратность в работе с бумагой. При необходимости оказывает индивидуальную помощь.)

— Вот у нас и получилась мордочка лисы. А чего же не хватает у нашей лисоньки? (Ответы детей. ) – Правильно, конечно же не хватает носика и глаз. Для этого мы нарисуем их с помощьючёрного карандаша.

Но перед этим, давайте с вами проведём физминутку. (Дети встают для проведения физминутки.)

Физкультминутка:

Головоютри кивка.

На четыре – руки шире,

Пять – руками помахать.

Шесть – на место тихо сесть.

— Ребята, а теперь давайте нарисуем нашей лисе нос, глаза и вот наша лисонька готова.

Итог занятия:

— Ребята, что мы сегодня делали?

Что вам погравилось на нашем занятии?

А каких зверей вы бы ещё хотели научиться делать из бумаги?

Вот они наши лисоньки!

ЖУРНАЛ Дошкольник.РФ

Ход занятия для изучения темы «Посуда»

1. Занятие «Волшебный мешочек»

— У меня есть вот такой красивый мешочек, и в нем что-то лежит. Посмотрим, что внутри? Дети по очереди из мешка достают предметы. Дети (3-4 года) — по одному предмету, называют его и ставят на стол. Постарше стараются на ощупь отгадать предмет, достают и ставят его на стол.

2. Беседа

— Как одним словом можно назвать все эти предметы? — Для чего она нам нужна? Для детей (3-4 лет) называют конкретный предмет и спрашивают для чего нам нужен.

3. Занятие «Накорми Машу»

— К нам в гости пришла кукла Маша. А как принято, гостей обязательно нужно чем-нибудь угощать. — Приготовим обед для нашей гостьи. Что нам для этого понадобится? (Кастрюля, половник, сковорода) Посуда, которая нужна нам для приготовления еды называется кухонной. — Давайте накормим Машу нашим обедом. Что мы для этого возьмем? (Тарелка глубокая, мелкая тарелка, вилка, ложка) Посуда, из которой мы едим называется столовой, а с помощью чего – столовыми приборами. — Ну и после обеда Машу можно напоить вкусным чаем. Возьмите ту посуду, которая нам для этого понадобится (чайник, блюдце, чашка, чайная ложка). Она называется чайной.

4. Физкуль

5. Занятие «В чем хранится?»

На доску вывешиваются иллюстрации. Дети (5-7 лет) сами говорят ответ. Младшим помогает взрослый. — Сахар (в сахарнице) — Соль — Перец — Масло — Хлеб — Конфеты — Соус — Супница

6. Занятие «Из чего посуда сделана»

Взрослый выставляет на стол тарелки (салатники). — Чем похожи все эти предметы? (форма, предназначение) — Чем отличаются? (цвет, материал изготовления) — Посуду изготавливают из разных материалов.

Скажите, как называется посуда из: Стекла Дерева Фарфора Пластмассы Металла (Старшие дети сами называют, младшие с помощью взрослого) — Если уронить стеклянную тарелку, что с ней произойдет? — Если уронить ложку на пол, что с ней произойдет?

7. Занятие «Собери осколки»

Детям раздаются картинки с предметами, разрезанные на несколько частей. Нужно собрать картинки. — Вот и я сегодня была не осторожна и разбила несколько предметов. Соберите картинки и узнаете, что у меня разбилось.

8. К. Чуковский «Федорино горе»

— Вспомним сказку «Федорино горе». — Что случилось с Федорой? — Почему от нее убежала посуда? — Как надо ухаживать за тарелками, вилками, ложками?

9. Итог занятия

— Сегодня мы с вами говорили о посуде, о том, что она очень важна и необходима в нашей жизни. Узнали, что она бывает чайная, кухонная, столовая. Делают ее из различных материалов, поэтому она бывает стеклянная, фарфоровая, деревянная, металлическая. Из одних материалов она прочная, а из других хрупкая и ее можно разбить. С посудой нужно обращаться очень аккуратно, мыть ее и убирать на свои места.

Конспект НОД с участием родителей в средней группе. Конструированию из бумаги «Босоножки» Цель: обучать конструированию из бумаги. Задачи: Учить сгибать прямоугольный лист бумаги пополам, совмещая стороны и углы. Закреплять умение разрезать прямоугольник на две длинные полоски по линии сгиба. Закреплять правила безопасности при работе с ножницами. Развивать согласованность в работе глаз и рук. Воспитывать аккуратность. Активизировать предметный и глагольный словарь по теме «Обувь». Развивать тонкую моторику пальцев рук. Развить внимание, память. Оборудование: коробка – посылка почтовая, босоножки из бумаги – образец, ножницы, клей, салфетки по количеству детей и взрослых, картон (прямоугольник с нарисованным контуром следа обуви 16. 5см. х8см. — подошва) и цветная бумага (полоска 15см. х4 см. и полоска 30см. х2см. – ремешки для босоножек) по количеству детей и взрослых (цвет картона совпадает с цветом цветной бумаги), украшения для ремешков из цветной бумаги (кружочки, сердечки и др.) Ход НОД: Родители сидят на стульчиках рядом с ковром, дети и воспитатель устраиваются на ковре. Воспитатель показывает посылку. — Дети, отгадайте от кого эта посылка (воспитатель читает загадку, приклеенную на коробку). Ставят ловких две руки. Каблучки на башмачки, И набойки на каблук – Тоже дело этих рук. (сапожник) — Что делает сапожник? Воспитатель заглядывает в посылку — Дети, в посылки лежит обувь, какую обувь вы знаете? Воспитатель достает из посылки босоножки. — Как называется эта обувь, почему? Воспитатель читает письмо от сапожника. «Пожалуйста, помогите выполнить большой заказ по изготовлению босоножек. Присылаю вам детали: подошвы и ремешки. Их нужно подготовить и склеить. Заранее спасибо. Сапожник» 3. Воспитатель достает из посылки прямоугольники из картона. Игра «Найди пару». Детям раздаются по одному прямоугольнику (с контуром следа). На стол выкладываются остальные. Детям нужно подобрать соответствующую по цвету левую или правую пару обуви. 4. Воспитатель достает из посылки полоски из цветной бумаги, выкладывает на стол. Игра «Подбери по цвету» Детям нужно подобрать к подошве соответствующие по цвету ремешки (широкую и узкую полоску). 5. Физминутка «Вот правая, вот левая» (песенка на слова и музыку Екатерины и Сергея Железновых). Воспитатель, родители и дети выполняют действия в соответствии с текстом песенки. 6. Взрослые и дети присаживаются за столы. Воспитатель показывает способ изготовления босоножек из деталей и объясняет, кто, что будет делать. Родители вырезают из картона подошву по контуру. Дети: — складывают широкую полоску пополам (длинная сторона к длинной стороне), проглаживают сгиб, разворачивают и разрезают полоску на две части по линии сгиба. — складывают узкую полоску пополам (короткая сторона к короткой стороне) проглаживают сгиб, разворачивают и разрезают полоску на две части по линии сгиба. Родители и дети вместе приклеивают на узкие полоски украшения, потом приклеивают ремешки к подошве (узкую полоску на носок, а широкую полоску под углом на пяточку). 7. Воспитатель беседует с детьми о правилах работы с ножницами. — Не держать ножницы концами вверх. — Не оставлять ножницы в открытом виде. — При работе следить за пальцами левой руки. — Класть ножницы на стол так, чтобы они не свешивались за край стола. — Передавать ножницы в закрытом виде кольцами в сторону товарища. — Не резать ножницами на ходу, не подходить к товарищу во время резания. 8. Воспитатель проводит с детьми и родителями пальчиковую гимнастику. Пять пальцев на руке своей Назвать по имени сумей. Первый палец – боковой- Называется большой. Палец второй – Указчик старательный, Не зря называют его Указательный. Третий твой палец – Как раз по средине. Поэтому средний Дано ему имя. Палец четвертый Зовут безымянный, Неповоротливый он И упрямый. Совсем как в семье, Братец младший – любимец. По счету он пятый, Зовется мизинец. 9. Дети и родители приступают к изготовлению босоножек. 10. Итог. Выставка босоножек. Список используемой литературы: Дошкольный логопункт. Раздаточный материал для работы с детьми 5-7 лет. Приложение к книге «Дошкольный логопункт. Документация, планирование и организация работы» Следующая >

Конспект НОД по конструированию из бумаги в старшей группе. Тема: «Животные».

Копия Сертификат-новый Дошкольник. ru Педагогам Праздники Рукоделие Дошкольник.ру Дошкольник.ру – сайт воспитателя, логопеда, дефектолога, музыкального руководителя, методиста, инструктора по физической культуре, родителя. Предлагаем педагогам помощь в аттестации. дошкольник.рф – журнал воспитателя. Сервисы Размещаем статьи Публикация статей бесплатно для педагогов с выдачей сертификата Условия выдачи Сертификата В ТЕЛЕГРАМ	Конспект НОД по конструированию из бумаги в старшей группе. Тема: «Животные». Поделки из бумаги Автор: Козенкова Елена Павловна    12.01.2021 18:14 Конспект НОД по конструированию из бумаги в старшей группе. Тема: «Животные». Задачи: закрепить умение складывать прямоугольный лист бумаги пополам, сглаживая линии сгиба. Развивать самостоятельность, творческую инициативу. Воспитывать аккуратность. Оборудование: прямоугольники размером 7х20см разного цвета (для туловища), полоски бумаги разного цвета и размеров, образцы игрушек, черный фломастер, конфетти, ножницы, клей, кисточка, клеенка, тряпочка, магнитофон, аудиозапись музыки (по выбору воспитателя).   Ход НОД Пальчиковая гимнастика «Зайчик»: 1,2, 3, 4, 5, вышел зайчик погулять. / Загибать пальцы; показать ушки зайчика Что нам делать? Как нам быть? / Все пальцы «бегут» по столу Нужно заиньку ловить! / Пальцы сжать в кулак Снова будем мы считать: / Разжимать пальцы по одному, начиная с мизинца 1,2, 3, 4, 5. Воспитатель: – Дети, вы умеете разгадывать загадки? Сейчас проверим. Я буду загадывать загадку, а вы должны найти того, о ком она. (Выставляет образцы игрушек). Грызун трусишка, хвост коротышка, Глаза с косинкой, ушки вдоль спинки, Одежда в два цвета: на зиму и на лето. (Заяц) Не любит семечки из шишек, А любит бедных серых мышек. Среди зверей она — краса, Плутовка рыжая… (Лиса) Он любит ягоды и мёд, Зимой в берлоге он живёт, Он симпатичный, правда, ведь! Мохнатый увалень… (Медведь) Кто зимой холодной Бродит злой, голодный? (Волк) Хитрый зверёк по деревьям прыг да скок? (Белка) – Молодцы, все отгадали правильно. Ребята, посмотрите, какая часть у всех игрушек одинаковая? Правильно, туловище. – Какой формы туловище? Кто догадался и может показать, как сделать прямоугольное туловище из полосы бумаги? – Подумайте и скажите, как можно сделать лапки и ушки? Воспитатель напоминает, что глаза и носы игрушкам можно приклеить из кружочков конфетти, а усы и коготки нарисовать фломастером. Далее воспитатель предлагает выбрать любую игрушку и смастерить. Дети приступают к самостоятельной работе под спокойную негромкую музыку. Воспитатель подбадривает детей, оказывает помощь при затруднении. По необходимости можно провести физкультминутку «Мишка»: Мишка по лесу пошел, По тропинке вдаль забрел, Лапы дружно поднимает, Чтоб кусты не подминались. Мишка шел, шел, шел, К тихой речке подошел. Сделал полный поворот, Через речку пошел вброд. Мишка плыл, плыл, плыл, И до берега доплыл. Чтобы мишке не хворать, Надо шкурку согревать. Мишка шел, шел, шел, На лужайку пришел. Он попрыгал на лужайке Быстро, ловко, словно зайка. При анализе работ поощряются выдумка, творчество ребенка, изменения и дополнения, внесенные им в образец: приклеенная морковка к лапе зайца, у белки шишка и т.д. Можно организовать игру с поделками, инсценировать или придумать сказку. < Предыдущая   Следующая >	Журнал “Дошкольник. РФ”

Chip Design with Deep Reinforcement Learning — блог Google AI

Авторы: Анна Голди, старший инженер-программист, и Азалия Мирхосейни, старший научный сотрудник, Google Research, Brain Team

Обновление, 9 июня 2021 г.: Сегодня в природе мы опубликовали методы, которые улучшают то, что обсуждается ниже, и которые использовались в производстве для разработки следующего поколения TPU Google.

Революция в области современных вычислений во многом стала возможной благодаря выдающимся достижениям в области компьютерных систем и аппаратного обеспечения. С замедлением действия закона Мура и масштабирования Деннарда мир движется к специализированному оборудованию, чтобы удовлетворить экспоненциально растущий спрос на вычисления. Однако на разработку современных чипов уходят годы, что приводит к необходимости размышлять о том, как оптимизировать чипы следующего поколения для моделей машинного обучения (ML) через 2–5 лет.

Значительное сокращение цикла проектирования чипа позволит аппаратному обеспечению адаптироваться к быстро развивающейся области машинного обучения. Что, если бы машинное обучение само по себе могло обеспечить средства для сокращения цикла проектирования микросхемы, создавая более интегрированные отношения между аппаратным обеспечением и машинным обучением, когда каждое из них способствует развитию другого?

В «Размещение чипов с помощью глубокого обучения с подкреплением» мы представляем размещение чипов как проблему обучения с подкреплением (RL), где мы обучаем агента (то есть политику RL) для оптимизации качества размещения чипов. В отличие от предыдущих методов, наш подход позволяет учиться на прошлом опыте и со временем совершенствоваться. В частности, по мере того, как мы тренируемся на большем количестве блоков микросхем, наш метод становится лучше для быстрого создания оптимизированных мест размещения ранее невидимых блоков микросхем. В то время как для существующих базовых показателей требуются специалисты-люди, а их создание занимает несколько недель, наш метод может генерировать места размещения менее чем за шесть часов, которые превосходят или соответствуют своим аналогам, разработанным вручную.

Хотя мы показываем, что можем создавать оптимизированные места размещения для чипов-ускорителей Google (TPU), наши методы применимы к любому типу чипов (ASIC).

Проблема планирования этажа чипа
Компьютерный чип разделен на десятки блоков, каждый из которых представляет собой отдельный модуль, например, подсистему памяти, вычислительный блок или систему управляющей логики. Эти блоки могут быть описаны с помощью списка соединений

, графа компонентов схемы, таких как макросы (компоненты памяти) и стандартных ячеек (логические элементы, такие как NAND, NOR и XOR), все из которых соединены проводами. . Определение компоновки блока микросхемы, процесс, называемый планировкой микросхемы, является одним из наиболее сложных и трудоемких этапов процесса проектирования микросхемы и включает в себя размещение списка соединений на холсте микросхемы (двухмерную сетку), чтобы мощность, производительность , и площадь (PPA) сведены к минимуму при соблюдении ограничений по плотности и перегрузке маршрутизации. Несмотря на десятилетия исследований по этой теме, специалистам по-прежнему необходимо неделями проводить итерации для создания решений, отвечающих многогранным критериям проектирования. Сложность этой проблемы возникает из-за размера графа списка соединений (от миллионов до миллиардов узлов), гранулярности сетки, на которую должен быть помещен этот граф, и непомерной стоимости вычисления истинных целевых показателей, которые могут занять много часов (иногда в течение дня) с использованием стандартных инструментов автоматизации электронного проектирования.

Модель глубокого обучения с подкреплением
Входными данными для нашей модели является список соединений микросхемы (типы узлов и информация о смежности графа), идентификатор текущего узла, который необходимо разместить, и некоторые метаданные списка соединений, такие как общее количество проводов. , макросы и стандартные кластеры ячеек. Граф списка соединений и текущий узел передаются через нейронную сеть графа на основе ребер, которую мы разработали для кодирования входного состояния. Это генерирует вложения частично размещенного графа и узла-кандидата.

Нейронная сеть графа генерирует вложения, которые объединяются с вложениями метаданных, чтобы сформировать входные данные для политики и сетей ценности.

Затем встраивания метаданных ребер, макросов и списка соединений объединяются для формирования встраивания одного состояния, которое передается в нейронную сеть с прямой связью. Результатом сети прямой связи является изученное представление, которое фиксирует полезные функции и служит входными данными для политик и сетей создания стоимости. Сеть политик генерирует распределение вероятностей по всем возможным ячейкам сетки, на которые может быть помещен текущий узел.

В каждой итерации обучения макросы последовательно размещаются агентом RL, после чего стандартные кластеры ячеек размещаются силовым методом, который моделирует схему как систему пружин для минимизации длины провода.

Обучение RL основано на быстром, но приблизительном сигнале вознаграждения, вычисляемом для каждого размещения чипа агента с использованием средневзвешенного значения приблизительной длины провода (т. размещенный нетлист).

Во время каждой обучающей итерации макросы размещаются политикой по одному, а стандартные кластеры ячеек размещаются принудительно направленным методом. Вознаграждение рассчитывается на основе взвешенной комбинации приблизительной длины провода и перегрузки.

Результаты
Насколько нам известно, этот метод является первым подходом к размещению микросхем, который имеет возможность обобщать, а это означает, что он может использовать то, что он узнал при размещении предыдущих списков соединений, для создания лучших мест для новых невидимых списков соединений. Мы показываем, что по мере увеличения числа списков соединений микросхем, на которых мы проводим предварительное обучение (т. е. по мере того, как наш метод становится более опытным в оптимизации размещения), наша политика лучше обобщается на новые списки соединений.

Например, предварительно обученная политика органично идентифицирует расположение, при котором макросы размещаются у краев чипа с выпуклым пространством в центре, в котором размещаются стандартные ячейки. Это приводит к меньшей длине провода между макросами и стандартными ячейками без чрезмерной перегрузки маршрутизации. Напротив, политика, обученная с нуля, начинается со случайного размещения и требует гораздо больше времени, чтобы прийти к высококачественному решению, заново обнаруживая необходимость оставлять отверстие в центре холста чипа. Это показано на анимации ниже.

Размещение макросов Ariane, процессора RISC-V с открытым исходным кодом, по мере обучения. Слева политика обучается с нуля, а справа предварительно обученная политика дорабатывается под этот чип. Каждый прямоугольник представляет отдельное размещение макроса. Обратите внимание, что полость, обнаруженная политикой с нуля, уже присутствует с самого начала в размещении предварительно обученной политики.

Мы наблюдаем, что предварительное обучение повышает эффективность выборки и качество размещения. Мы сравниваем качество мест размещения, созданных с использованием предварительно обученных политик, с теми, которые были созданы путем обучения политики с нуля. Чтобы сгенерировать размещение для ранее невиданных блоков микросхем, мы используем метод с нулевым выстрелом , что означает, что мы просто используем предварительно обученную политику (без точной настройки) для размещения нового блока, что дает размещение менее чем за секунду. . Результаты могут быть дополнительно улучшены путем точной настройки политики на новом блоке. Политика, обученная с нуля, требует гораздо больше времени для сходимости, и даже через 24 часа ее размещение чипов хуже, чем то, что достигается с помощью точно настроенной политики через 12 часов.

Графики конвергенции для двух политик на блоках Ariane. Один занимается обучением с нуля, а другой — тонкой настройкой предварительно обученной политики.

Производительность нашего подхода улучшается по мере того, как мы тренируемся на большем наборе данных. Мы заметили, что по мере того, как мы увеличиваем тренировочный набор с двух блоков до пяти, а затем до 20 блоков, политика обеспечивает лучшее размещение как при нулевом выстреле, так и после точной настройки для одного и того же времени обучения на настенных часах.

Размер обучающих данных и производительность тонкой настройки.

Способность нашего подхода учиться на собственном опыте и со временем совершенствоваться открывает новые возможности для разработчиков микросхем. Поскольку агент подвергается воздействию большего объема и разнообразия чипов, он становится быстрее и лучше в создании оптимизированных мест размещения для новых блоков чипов. Быстрый, высококачественный, автоматический метод размещения чипов может значительно ускорить проектирование чипов и обеспечить совместную оптимизацию с более ранними этапами процесса проектирования чипов. Хотя мы оцениваем в первую очередь микросхемы ускорителей, предлагаемый нами метод широко применим к любой проблеме размещения микросхем. После всего, что аппаратное обеспечение сделало для машинного обучения, мы считаем, что машинному обучению пора вернуть должок.

Благодарности
Этот проект был совместным проектом Google Research и Google Hardware and Architecture. Мы хотели бы поблагодарить наших соавторов: Мустафу Язгана, Джо Цзяна, Эбрахима Сонгхори, Шен Вана, Ён-Джун Ли, Эрика Джонсона, Омкара Патхака, Сунгмин Бэ, Азаде Нази, Джиу Пак, Энди Тонга, Кавью Сриниваса, Уильяма Ханга, Эмре. Tuncer, Anand Babu, Quoc Le, James Laudon, Roger Carpenter, Richard Ho и Jeff Dean за их поддержку и вклад в эту работу.

Проектирование арифметических схем с помощью глубокого обучения с подкреплением

По мере замедления действия закона Мура становится все более важной разработка других методов, улучшающих производительность микросхемы на том же узле технологического процесса. Наш подход использует ИИ для разработки меньших, более быстрых и более эффективных схем, чтобы обеспечить более высокую производительность с каждым поколением чипов.

Огромные массивы арифметических схем позволили графическим процессорам NVIDIA добиться беспрецедентного ускорения для ИИ, высокопроизводительных вычислений и компьютерной графики. Таким образом, улучшение конструкции этих арифметических схем будет иметь решающее значение для повышения производительности и эффективности графических процессоров.

Что, если бы ИИ научился проектировать эти схемы? В PrefixRL: оптимизация параллельных префиксных схем с использованием глубокого обучения с подкреплением мы демонстрируем, что ИИ не только может научиться проектировать эти схемы с нуля, но и схемы, разработанные ИИ, меньше и быстрее, чем схемы, разработанные современными электронными технологиями. средства автоматизации проектирования (EDA). Новейшая архитектура графического процессора NVIDIA Hopper содержит почти 13 000 экземпляров схем, разработанных искусственным интеллектом.

Рис. 1. Схемы сумматора 64b, разработанные с помощью PrefixRL AI (слева), на 25 % меньше, чем схемы, разработанные современным инструментом EDA (справа), при этом они такие же быстрые и функционально эквивалентные

На рис. 1 схема соответствует точке (31,4 мкм², 0,186 нс) на кривой PrefixRL на рис. 5. NAND, NOR и XOR) и провода. Желаемая схема должна иметь следующие характеристики:

• Небольшой: Меньшая площадь, чтобы на микросхеме могло поместиться больше схем.
• Быстрый: Меньшая задержка для повышения производительности чипа.
• Потребляйте меньше энергии: Более низкое энергопотребление чипа.

В нашей статье мы сосредоточимся на площади цепи и задержке. Мы обнаружили, что потребляемая мощность хорошо коррелирует с площадью интересующих нас цепей. Площадь цепи и задержка часто являются конкурирующими свойствами, поэтому мы хотим найти границу Парето для схем, которая эффективно сочетает эти свойства. Проще говоря, нам нужна схема минимальной площади при каждой задержке.

В PrefixRL мы фокусируемся на популярном классе арифметических схем, называемых (параллельными) префиксными схемами. Различные важные схемы в графическом процессоре, такие как сумматоры, инкрементаторы и кодировщики, являются префиксными схемами, которые могут быть определены на более высоком уровне как графы префиксов. 9n) и не могут быть исследованы методом полного перебора.

Рис. 2. Одна итерация PrefixRL с примером схемы 4b

Граф префикса преобразуется в схему с проводами и логическими вентилями с помощью генератора схем. Эти сгенерированные схемы затем дополнительно оптимизируются с помощью инструмента физического синтеза с использованием оптимизаций физического синтеза, таких как размер вентиля, дублирование и вставка буфера.

Окончательные свойства схемы (задержка, площадь и мощность) не переводятся напрямую из исходных свойств префиксного графа, таких как уровень и количество узлов, из-за этих оптимизаций физического синтеза. Вот почему агент ИИ учится проектировать графы префиксов, но оптимизирует свойства конечной схемы, сгенерированной из графа префиксов.

Мы рассматриваем проектирование арифметических схем как задачу обучения с подкреплением (RL), где мы обучаем агента оптимизировать площадь и свойства задержки арифметических схем. Для схем префиксов мы разрабатываем среду, в которой агент RL может добавлять или удалять узлы из графа префиксов, после чего выполняются следующие шаги:

1. Граф префиксов узаконен, чтобы всегда поддерживать правильное вычисление суммы префиксов.
2. Цепь генерируется из узаконенного графа префиксов.
3. Схема подвергается оптимизации физического синтеза с использованием инструмента физического синтеза.
4. Измеряются площадь и задержка цепи.

Во время эпизода агент RL шаг за шагом строит граф префиксов, добавляя или удаляя узлы. На каждом шаге агент получает в качестве вознаграждения улучшение в соответствующей области цепи и задержку.

Представление состояний и действий и модель глубокого обучения с подкреплением

Мы используем алгоритм Q-обучения для обучения агента схемотехники. Мы используем сеточное представление для префиксных графов, где каждый элемент в сетке однозначно соответствует префиксному узлу. Это представление сетки используется как на входе, так и на выходе Q-сети. Каждый элемент во входной сетке представляет, присутствует ли узел или отсутствует. Каждый элемент в выходной сетке представляет Q-значения для добавления или удаления узла.

Мы используем архитектуру полностью сверточной нейронной сети для агента, поскольку вход и выход агента Q-обучения представляют собой сетки. Агент отдельно прогнозирует значения Q для свойств площади и задержки, потому что вознаграждение за площадь и задержку можно наблюдать отдельно во время обучения.

Рис. 3. Представления некоторых префиксных графов 4b (слева) и полностью сверточной архитектуры агента Q-обучения (справа)

Распределенное обучение с Raptor

PrefixRL требует больших вычислительных ресурсов: для физического моделирования требовалось 256 ЦП для каждого графического процессора, а обучение случая 64b заняло более 32 000 часов графического процессора.

Мы разработали Raptor, собственную распределенную платформу обучения с подкреплением, которая использует преимущества оборудования NVIDIA для такого рода промышленного обучения с подкреплением (рис. 4).

Raptor имеет несколько функций, повышающих масштабируемость и скорость обучения, таких как планирование заданий, настраиваемые сети и структуры данных с поддержкой графического процессора. В контексте PrefixRL Raptor позволяет распределять работу между процессорами, графическими процессорами и спотовыми инстансами.

Сеть в этом приложении обучения с подкреплением разнообразна и имеет следующие преимущества.

• Способность Raptor переключаться между NCCL для двухточечной передачи для передачи параметров модели непосредственно с обучаемого графического процессора на логический графический процессор.
• Redis для асинхронных и небольших сообщений, таких как вознаграждения или статистика.
• RPC, скомпилированный JIT, для обработки больших объемов запросов с малой задержкой, таких как загрузка данных об опыте.

Наконец, Raptor предоставляет структуры данных с поддержкой графического процессора, такие как буфер воспроизведения, который имеет многопоточный сервер для получения опыта от нескольких работников, а также параллельно группирует данные и предварительно загружает их на графический процессор.

На рис. 4 показано, что наша структура обеспечивает параллельное обучение и сбор данных, а также использует преимущества NCCL для эффективной отправки субъектам последних параметров.

Рисунок 4. Мы используем Raptor для несвязанного и параллельного обучения и расчета вознаграждения для преодоления задержки синтеза схемы Мы обучаем различных агентов с различными весами, чтобы получить границу Парето планов, которые уравновешивают компромисс между площадью и задержкой.

Оптимизация физического синтеза в среде RL может генерировать различные решения для компромисса между площадью и задержкой. Мы должны управлять инструментом физического синтеза с тем же компромиссным весом, для которого обучен конкретный агент.

Выполнение оптимизации физического синтеза в цикле вычисления вознаграждения имеет несколько преимуществ.

• Агент RL учится напрямую оптимизировать конечные свойства схемы для целевого технологического узла и библиотеки.
• Агент RL может совместно оптимизировать свойства целевой арифметической схемы и окружающей ее логики путем включения окружающей логики во время физического синтеза.

Однако выполнение физического синтеза — медленный процесс (~35 секунд для сумматоров 64b), что может значительно замедлить обучение и исследование RL.

Мы отделяем вычисление вознаграждения от обновления состояния, поскольку агенту для выполнения действий требуется только текущее состояние графа префикса, а не синтез схемы или предыдущие вознаграждения. Благодаря Raptor мы можем переложить длительный расчет вознаграждения на пул рабочих ЦП для параллельного выполнения физического синтеза, в то время как агенты-акторы проходят через среду без необходимости ждать.

Когда вознаграждения возвращаются работниками ЦП, переходы могут быть вставлены в буфер воспроизведения. Награды за синтез кэшируются, чтобы избежать избыточных вычислений при повторном обнаружении состояния.

Результаты

Агенты RL учатся проектировать схемы tabula rasa исключительно посредством обучения с обратной связью по свойствам синтезированных схем. На рис. 5 показаны последние результаты*, в которых используются 64-разрядные сумматорные схемы, разработанные PrefixRL, сумматорные схемы с преобладанием Парето из современного инструмента EDA по площади и задержке.

Лучший сумматор PrefixRL достиг на 25% меньшей площади, чем сумматор инструмента EDA при той же задержке. Эти префиксные графы, отображающие оптимальные по Парето схемы суммирования после оптимизации физического синтеза, имеют неправильную структуру.

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт