Nvidiaは、人工知能を利用してチップ設計を改善する方法を示す新しい研究を発表しました。この研究は、トランジスタと呼ばれるスイッチを微細に配置することでチップを設計するプロセスに焦点を当てています。このトランジスタの配置には、チップのコスト、速度、消費電力などに大きな影響があります。
現在、チップの設計者は、SynopsysやCadence Design Systemsなどの企業が提供する複雑な設計ソフトウェアを使用して、トランジスタの配置を最適化することができます。しかしながら、Nvidiaの新しい研究では、強化学習という技術を使用することで、より効率的なトランジスタの配置方法を見つけ出すことができるとのことです。具体的には、既存の研究成果に人工知能を組み合わせることで、セカンドレイヤーを追加し、さらに高い精度を実現することができたとのことです。
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なお、同様の研究はGoogleでも行われているものの、Googleの研究成果は物議をかもしたため、Nvidiaの研究が注目を集めています。しかも、Nvidiaの研究によれば、チップ製造技術は従来の世代に比べて、トランジスタごとのコストが上昇しており、これまでのようにトランジスタのコスト削減によって経済性を追求することはできないとのことです。
Nvidiaのチーフサイエンティスト、ビル・ダリー氏は、「トランジスタのスケーリングによっては、経済性が得られなくなったため、設計の工夫によって顧客価値を向上させる必要がある」と述べています。
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なお、Nvidiaは人工知能技術のリーディングカンパニーであり、アートファイシャルインテリジェンスやコンピュータビジョンの研究・開発を手がけています。今後も同社の研究成果に注目が集まることは間違いありません。
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