Nature ハイライト
Nature 594, 7862
コンピューターの心臓部であるチップは、優れた性能のために位置決めや相互接続の最適化を要する機能モジュール（メモリー、ロジックなど）が無数に並んだ、複雑で見事な部品である。チップのレイアウトの開発は、いまだに職人芸のようなもので、設計エンジニアの時間と経験に大いに依存している。今回A Mirhoseiniたちは、機械学習のツールを利用して、チップの設計工程を大幅に加速する方法を示している。彼らは、チップのフロアプランニングを強化学習問題として捉え、人間のエンジニアが生成したものと少なくとも同等の性能を示す、実行可能なチップ設計を、数か月ではなく数時間で生成できるニューラルネットワークを開発した。この方法はすでに、Google社の次世代人工知能アクセラレーターの設計に用いられている。
2021年6月10日号の Nature ハイライト
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