マイクロソフトがDeepSeekをPC Copilot+プラットフォームに統合
1 月に、Microsoft は、Qualcomm Snapdragon X プロセッサで動作する Copilot+ コンピューターに、DeepSeek-R1 モデルの NPU 最適化バージョンを直接提供する計画を発表しました。
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Google は、社内研究開発用の AI システムが人間よりも迅速かつ効率的にチップを設計できるようになったと発表したことで、この懸念にさらなる信憑性を与えた。
具体的には、科学誌「ネイチャー」に掲載された研究結果によると、GoogleのディープラーニングおよびAI研究チームであるGoogle Brainは、人間よりもはるかに高速かつ優れた方法で、マイクロプロセッサのフロアプランニング設計を単独で完全に実行できる新しい強化学習システムの開発に成功したと発表した。
エッジ グラフに基づく複雑なニューラル ネットワーク アーキテクチャの助けを借りて、Google Brain の AI モデルは、人間が行うよりもほんのわずかな時間でフロアプランを設計できます。下の図は、2 つのメモリ マクロ ブロックの設計を示しています。左は人間が作成したもので、右は AI がわずか数時間で作成したものです。人間が作成したものよりはるかに短時間で、マクロ ブロックの数も多くなっています。
フロアプランは、基本的に、最も効率的な設計を作成するためにプロセッサ内でさまざまな機能ブロックがどのように配置されているかを示す図です。以下に、フロアプランの外観を示す 2 つのサンプル画像を示します。左側のモデルはよりシンプルですが、右側のデザインはより詳細で少し複雑です。
興味深いことに、Google はこのテクノロジーを使用して、Tensor Processing Unit (TPU) と呼ばれる独自の AI アクセラレータを構築する予定です。効果的であれば、チップ製造プロセス全般に適用でき、品質を確保しながら膨大な時間を節約できる可能性があります。
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