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輝達（Nvidia）周一發表一項新研究，解釋人工智慧（AI）如何用於改進晶片設計。
設計晶片的過程中，涉及決定在矽晶片上在哪個位置放置數十億稱為電晶體的微小開關，以製成可運作的晶片。這些電晶片所擺的位置對晶片的成本、速度和功耗都有很大的影響。
晶片設計工程師使用來自新思科技（Synopsys）和益華科技（Cadence Design Systems）等公司的複雜設計軟體來幫助他們優化這些電晶體的布置。
周一，輝達發表一份論文，說明可以結合AI技術來找到安排電晶體的更佳方式。這篇論文旨在改進 Google於2021年發表的一篇論文，Google 的論文後來成為爭議話題。
輝達的研究採用了德州大學研究員目前使用的一種叫做強化學習（reinforcement learning）的做法，並在其上增加了第二層的AI，以獲得更好的結果。
輝達首席科學家戴利（Bill Dally）表示，這項工作非常重要，因為晶片製造進展已開始減慢，在新一代晶片製造技術中每個電晶體的成本如今已高於前幾代。
這與英特爾共同創辦人摩爾的著名預測相反，即晶片會變得更便宜且更快。
戴利說：「如今不再從縮放中獲得經濟效益，為了繼續往前並為客戶創造更多價值，我們無法從更便宜的電晶體中獲得價值。我們必須藉由在設計上更精明來爭取價值。」
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