正在内部尝试用AI开发计算机芯片

果，只不过不是下棋，而是在芯片中设计最优的电路布局。

与Go不同的是，这个解决方案的“空间”（布线数量）要大得多，而且如上所述必须满足很多要求，不是仅仅赢得比赛这一个目标。

Dean表示，这个内部研究还处于了解深度学习技术的早期阶段。“我们正在让我们的设计师进行试验，看看如何开始在工作流程中使用该程序。另外我们正在试图了解该程序的用处以及它在哪些方面可以改进。”

谷歌进军AI设计领域正处于芯片生产复兴之时，旨在让不同大小的专用芯片都可以更快地运行机器学习。有机器学习科学家认为，专用AI硬件可以催生更大型、更高效的机器学习软件项目。

Dean说，即使谷歌扩展了AI设计项目，仍然会有很多AI硬件初创公司（例如Cerebras Systems和Graphcore）给市场带来多样性，并迅速发展起来。并表示这种多样性会很有意思。

“我不确定这些初创公司是否能够在市场中生存下去，但这很有意思，因为其中很多初创公司采取了截然不同的设计方式。有些加速的模型很小，可以用于片上SRAM。”这意味着，机器学习模型可能非常小，不需要外置内存。

“如果你的模型可用于SRAM，那么会变得非常高效，但如果不适合，那就不是你应该选择的芯片。”

（编辑：阳江站长网）

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