AIのチップ設計は人間を超えることができるのか？ Googleの「Nature」論文はカリフォルニア大学の研究チームによって「顔を平手打ち」された

Googleの従業員がNature誌に発表した研究論文には、同社が開発した人工知能（AI）ソフトウェアは人間よりも速く、より優れたチップを設計できると記載されている。この結論は最近、カリフォルニア大学サンディエゴ校 (UCSD) の研究者らによって疑問視され、批判されています。

2021年6月の時点で、Googleは強化学習に基づいたAIチップ設計システムを開発したと主張し、広く注目を集めました。当時同社は、このシステムは最適化されたマイクロチップのレイアウトを自動生成することができ、Googleが独自に開発したTPUチップの設計に使用され、優れた性能を達成したと主張していた。

AI によるチップの設計は手作業よりも速く、優れていますか? Googleの「Nature」誌の論文が疑問視されています

チップのレイアウトは性能に直接影響するため、非常に重要です。設計者は、信号とデータがこれらの領域間を希望の速度で移動できるように、チップ内の回路ブロックを慎重に配置する必要があります。エンジニアは多くの場合、より強力でエネルギー効率が高く、より小型のチップを開発するための最適な構成を見つけようとして、数週間から数か月かけて設計を改良します。

以前は、チップ レイアウトは通常、手動ツールと自動ツールを組み合わせて完了していました。 Googleのチップチームは、同社のAIシステムが人間のエンジニアよりも優れた処理を迅速に実行できることを証明しようとしている。

Google の従業員は Nature の論文で次のように書いています。「50 年間の研究にもかかわらず、チップ レイアウトは依然として自動設計できず、物理設計エンジニアは製造可能なレイアウトを作成するのに数か月の骨の折れる努力を必要とします…一方、6 時間以内にチップ レイアウトは自動的に設計されます「当社の AI システムによって生成されたデータは、すべての重要な指標において人間が描いた設計図よりも優れているか、同等でした。」

この論文は電子設計自動化コミュニティによって承認されました。これに続いて、彼らは機械学習アルゴリズムをソフトウェア スイートに統合し始めました。しかし、UCSDの研究チームは、AIモデルがチップレイアウトにおいて人間を上回るパフォーマンスを発揮できるというGoogleの主張に疑問を投げかけている。

UCSD コンピューターサイエンスおよびエンジニアリングのアンドリュー・カーン教授 (カーンは Google の論文の査読プロセス中に Nature の査読者を務めました) が率いるこのチームは、数か月かけて Nature 》 誌に掲載された Google の研究をレビューし、記載されているフロアプランのレイアウトをリバースエンジニアリングしました。雑誌で。彼らは最終的に、Google のオリジナル コードの再作成 (研究では回路トレーニングと呼ばれている) を通じて、Google のアプローチは実際には、従来の工業用手法やツールを使用する人間のエンジニアよりもパフォーマンスが悪いことが判明しました。

この違いの原因は何ですか?同チームは、GoogleがSynopsysのEDAスイートを使用してチップの論理ゲートの開始レイアウトを作成し、その後それがGoogleの強化学習システムによって最適化されたことに注目した。

Googleは論文の中で、モデルがレイアウトを生成した後、主にプロセッサが期待どおりに動作し、最終的に製造を完了できることを確認するために、業界標準のソフトウェアツールと手動調整を使用したと指摘しました。 Google は、フロア プランが機械学習アルゴリズムによって作成されたか、標準ツールを使用して人間のエンジニアによって作成されたかに関係なく、これは必要なステップであると考えているため、この AI モデルは最終製品の最適化において称賛に値します。

しかし、UCSD 研究チームは、Nature の論文では、改善のためにモデル レイアウトを事前に準備するために EDA ツールが使用されたことには言及していないと述べました。言い換えれば、シノプシスのこれらのツールは、AI システムの真の能力が疑問視されるほど AI モデルに十分なスタートを切った可能性があります。

大学のチームは、モデルのレイアウトを構築するためにシノプシスのスイートを使用したことについて次のように書いています。「これは論文レビューのプロセスでは明らかではなく、Nature によっても言及されませんでした。私たちが行った実験では、最初の位置情報があれば大幅に改善できることが示されました。サーキットトレーニング(CT)の結果

『ネイチャー』誌はGoogle論文の調査を開始し、GoogleはUCSDの質問に答えた

それ以来、一部の学者は『ネイチャー』誌にUCSDの研究に基づいてGoogleを見直すよう促している。 。 論文。研究者らは同誌への電子メールの中で、カーン教授らによって提起された懸念を強調し、グーグルの論文が誤解を招くものではないかと疑問を呈した。

テキサス大学ダラス校の電気工学上級講師であるビル・スワーツ氏は、ネイチャーの論文は多くの研究者を闇に葬った、その研究結果はグーグル独自のTPUを使用していたため検証できなかったと述べた。

同氏は、「Google のソフトウェアを最適化するために Synopsy のソフトウェアを使用するコラボレーションについては調査する必要があります。Google の主張が正しいのであれば、私たちはそれを再現できるようにしたいだけです。 Google の結論は科学的かつ客観的であるため、結果は真実で有効なものでなければなりません。」

ネイチャー誌は、このGoogleの論文を調査していると述べた。同誌の広報担当者は、「機密保持上の理由から、個々の事件の詳細についてはコメントできない。しかし、同誌に掲載された論文について懸念が提起された場合には、確立されたプロセスに従って慎重に調査する。このプロセスには、協力することも含まれる」と述べた。著者らは、必要に応じて査読者や他の外部専門家に相談し、アドバイスを求めます。十分な情報が得られたら、読者に調査結果を明確に理解していただくための最も適切な対応を作成します。」

情報は、これが正しいものではないことを示しています。このGoogleの研究論文に関して同誌が実施した最初の調査。 2022 年 3 月に、この論文は著者を修正し、研究方法に従おうとする人のために Google のいくつかのオープンソース CT コードへのリンクを追加しました。

Google 論文の筆頭著者であるアザリア・ミルホセイニ氏とアンナ・ゴールディ氏は、UCSD研究チームの実験は彼らの手法を正確に実装していないと述べた。彼らは、カーン教授のチームが得た結果は、いかなるデータにも基づいてモデルを事前トレーニングしていないため、理想的ではないと指摘しました。

二人は声明で、「学習ベースの手法は、以前の経験から学ばなければ当然パフォーマンスが悪くなります。私たちはテストケースの前に20の回路ブロックで事前トレーニングしました

また、カーン教授の研究チームも同様であると指摘しました。」はシステムのトレーニングに Google と同じ計算能力を使用しなかったため、モデルのパフォーマンスも低下した可能性があります。

Mirhosini と Goldie はまた、Nature の論文で EDA ツールの使用について明確に説明しなかったのは、それが全体の状況とは無関係であり、言及する価値がないためであると述べました。彼らは、「私たちの研究は、物理合成からクラスター化された回路ブロックへの初期配置に焦点を当てています。物理合成は、チップ設計の標準的な手法である配置方法を使用する前に実行する必要があります

」と述べています。彼らは Google の独自データにアクセスできなかったため、モデルを事前トレーニングしませんでした。同時に、このために開発したソフトウェアは、ネイチャー論文の共著者でもあるGoogleの他の2人のエンジニアによって検証されたと主張している。

Googleの論文は社内で物議を醸し、解雇された従業員は契約を勝ち取るためだと言っていた

Googleが雑誌「Nature」に掲載した論文も社内で物議を醸したことは特筆に値する。

昨年5月、Google AI研究者のサトラジット・チャタジー氏は、研究論文を批判し、その結論に疑問を抱いたため、理由もなく同社から解雇されたと主張した。チャタジー氏は解任される前に、同紙に批判的な記事を掲載しないようグーグルから言われていた。

一部のGoogle従業員は、同紙の深刻さを「列車事故」と表現するなど、彼の批判は行き過ぎだと主張して彼を非難している。同氏はこの重大な行為について、グーグルの人事部門からも調査を受けた。

チャタジーは後に、不当に解雇されたと主張して、カリフォルニア州サンタクララ高等裁判所にグーグルを告訴した。チャタジー氏が解任された後、ミルホセイニ氏とゴールディ氏も2022年半ばに退任した。

チャタジー氏は先月、Googleに対する訴状を修正し、GoogleはAIベースの間取り図生成ソフトウェアを「S社」と商品化することを検討しており、12億ドル相当と言われる契約をS社と交渉中であると弁護士が主張した。 10億ドル規模のクラウド契約。チャタジー氏は、Google がこの重要な商業契約に署名するよう S 社を説得するのを助けるためにこの論文を支持したと主張した。

Chatterjee 氏は Google 幹部に宛てた電子メールで次のように書いています。「この論文は、ある意味、S 社との協力を達成するために Google がとった最初のステップです。この研究は潜在的に大規模な研究の文脈にあるため、」クラウド契約の文脈で行われたものであり、私たちのテストでそうではないことが示されたとき、Google がこの革新的なテクノロジーを所有する上で非倫理的な行為を行っていたことが示されました」と電子メールは訴訟の一部として開示されました。

彼は法廷文書の中で、Googleが自社の研究結果を誇張し、S社にクラウド契約を結ぶよう誘導するために重要な情報を意図的に隠蔽したとして、実際にS社の協力を引き出すためにこの問題のあるテクノロジーを利用したと非難した。

S 社は裁判所文書で「電子設計オートメーション会社」と記載されています。事情に詳しい関係者によると、S社とは実際にはシノプシスのことを指すという。しかし、シノプシスとグーグルはコメントを拒否した。

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