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タグ：Google Hardware and Architecture

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  • 2021-7-24
  • 制御・IT系, 技術ニュース, 海外ニュース
  • AIプロセッサ, ASIC, Google, Google Hardware and Architecture, Google Research, TPU（Tensor Processing Unit）, グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCN）, コンピューターチップ, デナード則, フロアプランニング, ムーアの法則, 学術, 強化学習問題, 機械学習, 深層強化学習

  GoogleがAIを使って次世代AIチップを設計――数カ月の工程を6時間で

  Googleは、機械学習のひとつ、深層強化学習を利用して、コンピューターチップを短期間で設計する手法を開発した。その手法を使うと、通常数カ月かかる処理を6時間以下に短縮し、性能や消費電力は同等かそれ以上のチップデザインを…

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