うおぉ、すご、グーグルの研究者たちがAIを使ってAI用のチップを設計してる（深層強化学習を利用してTPUv5を設計）。消費電力、性能、チップ面積などのすべての主要な指標で人間が作成したもの以上のチップフロアプランを6時間以内に自動的に生成できるそう。数千時間→数時間
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03544-w
https://twitter.com/jaguring1/status/1402672617388003336

2021年6月10日
Nature
計算機科学：人工知能がコンピューターチップの設計をスピードアップ
http://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/13701

『人間のエンジニアによるチップ設計と同等以上の性能を発揮する実行可能なチップ設計が生成され、設計過程の所要時間はこれまでの数か月から数時間まで短縮されることが実証された』
https://twitter.com/jaguring1/status/1402676441582473217

『この方法は、グーグルのAIコンピュータシステムの次世代モデルの設計にすでに用いられている』（TPU v5）
『専門家が設計したものと同等以上の実行可能なチップのフロアプランを6時間未満で生成でき、それぞれの新しい世代のコンピュータチップの生成に要する人間の労力を数千時間節約できる可能性』
https://twitter.com/jaguring1/status/1402677202622189569

『Andrew Kahngが「現行の方法よりも優れていて、所要時間が短縮され、コストの削減された自動化チップ設計法が開発されたことで、チップ技術における『ムーアの法則』（1枚のチップ当たりのコンポーネントの数が2年でほぼ倍増するという法則）を示す曲線の軌道が維持される方向に働くだろう」と指摘』
https://twitter.com/jaguring1/status/1402677499360731138

『また、Kahngは、Mirhoseiniたちのフロアプランのソリューションがグーグル社の次世代AIプロセッサーの設計にすでに用いられているという意外な新事実は、このチップ設計が大量生産に十分対応できるほど優れていることを実証している、と付言している。』
https://twitter.com/jaguring1/status/1402677607913558016
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