人間が行うのに数か月かかるのは、Googleの人工知能が6時間で行うことです。 これは、人間が作成したものと「同等または優れた」機械学習チップを設計できるAIについてGoogleが主張していることです。 何年にもわたる実験の結果、まもなくこの点に関する最初の商用製品が登場します。Googleの今後のTPUチップはAIによって設計されています。
GoogleがAIを使用してAIに最適化されたチップを設計していることは秘密ではありません。 しかし、今では実験をやめて実際の製品に適用しているようです。 彼らはまた、開発を説明する自然の研究を発表する機会を得ました。
AIがチップ設計にもたらすと思われる大きな利点は速度です。 グーグルによれば、人間の代わりにアルゴリズムを使用して設計することによって暗示される大幅な時間の節約は、業界に重要な影響を与える可能性があります。 原則として、今後のチップの設計反復を高速化し、最適化された特定の用途向けにチップを迅速に設計できるようにする必要があります。
AIが影響を与える可能性が最も高いと思われるのは、チップ上の要素の配置を計画することです。 このプロセスは基本的に、各要素（CPU、GPU、メモリなど）がチップ表面のどこに配置されるかを選択することです。 これは、各要素が他の要素からどれだけ離れているかに応じて、チップの速度と効率に直接影響するため、不可欠です。
これは人間にとって何ヶ月もの努力の問題ですが、人工知能はそれをゲームと見なします。 チップの各要素をゲームピースとして解釈し、他のすべてのピースと他の複数の要因を常に考慮して、最も効率的な場所に配置しようとします。 数時間後、指定された制限内の要素のセットの中で最も計算効率の高い位置を提供します。
AIをトレーニングするために、Googleは、AIに高品質と低品質の10,000チップ設計からのデータを提供したと述べています。 各チップは、その品質に応じて、必要な配線の長さや電力使用量などの値を考慮してラベルが付けられました。 このようにして、AIはどのデザインが良いか、どれが悪いかを学習し、独自のデザインを生成しました。