> ## Content Index
> Fetch the complete content index at: https://admin.kod.ru/llms.txt
> Use this file to discover other available public pages before exploring further.

# Google применила нейросети при разработке микросхем для искусственного интеллекта
- URL: https://admin.kod.ru/google-neiroseti-razrabotka-chipov/
- Published: 2021-06-10T17:35:30.000Z
- Updated: 2021-06-10T17:50:29.000Z
- Description: По заявлению компании, дизайн, на который у человека уходит месяцы, был воспроизведён ИИ всего лишь за шесть часов
- Author: Гор Хачатрян
- Tags: Новости, Технологии

Искусственный интеллект Google [разработал](https://www.nature.com/articles/s41586-021-03544-w?ref=admin.kod.ru) чип для следующего поколения нейросетей. По заявлению компании, процесс, на который у человека уходит месяцы, был воспроизведён ИИ всего лишь за шесть часов, при этом микросхемы для алгоритмов «сравнимы или превосходят» те, что были созданы людьми.

![](https://admin.kod.ru/content/images/2021/06/tpu.jpg)

Алгоритмы были использованы для разработки следующей версии чипов Google TPU. На фото чип TPUv2, анонсированный в 2017 году. Изображение: Google

Google в течение многих лет работала над тем, чтобы использовать машинное обучение для создания чипов, но впервые её разработка была применена к коммерческому продукту — предстоящей версии микросхем TPU (тензорного процессора), оптимизированых для вычислений AI.

В документе инженеры Google отмечают, что эта работа имеет «серьёзные последствия» для индустрии. Она позволит разработчикам быстрее изучить возможное пространство архитектуры для будущих проектов и упростить настройку микросхем для конкретных рабочих нагрузок.

Редакция The Nature заявила, что исследование может помочь преодолеть прогнозируемый конец закона Мура об удваивании с каждым годом числа транзисторов в кристалле процессора. Искусственный интеллект не обязательно сможет решить технические проблемы, связанные с размещением увеличивающегося количества транзисторов в микросхемах, но вполне способен найти обходные пути повышения производительности с аналогичной скоростью.

*Заглавная фотография: AP Photo / Patricia De Melo Moreira*