Hacker News 의견

• Google의 Nature 논문은 EDA CAD 분야 연구자들로부터 비판을 받음
  • Google 내부 연구자의 반박 논문: "Stronger Baselines for Evaluating Deep Reinforcement Learning in Chip Placement"
  • UCSD 연구팀의 2023 ISPD 논문: "Assessment of Reinforcement Learning for Macro Placement"
  • Igor Markov의 비판 논문: "The False Dawn: Reevaluating Google's Reinforcement Learning for Chip Macro Placement"
• Google의 RL 매크로 배치 알고리즘은 다른 최신 알고리즘과 공정하게 비교되지 않았음
  • 인간보다 매크로 배치에서 더 나은 성능을 주장하지만, 이는 현재 혼합 배치 알고리즘의 성능에 미치지 못함
  • RL 기술은 다른 알고리즘보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 배치 문제 자체의 새로운 표현을 학습하는 것이 아니라 대체 함수를 학습함
• Google의 작업에 대해 회의적이며, 개인 웹사이트에 자세한 게시물을 작성함
• Google의 연구자들이 괴롭힘을 당해 Anthropic으로 이직한 사례가 있음
  • 관련 기사: "Google Brain AI Researcher Fired Tension"
• TSMC는 최신 칩 설계 자동화 소프트웨어가 TDP를 위한 논리 설계를 선택할 수 있는 기능을 강조함
  • 이는 Dennard scaling을 유지하는 방법일 수 있음
  • 빛의 속도와 물리적 근접성은 여전히 중요하지만, 열 스로틀링을 피하는 것이 얼마나 많은 이점을 가져올지 궁금함
• 칩 설계 품질 측정 방법에 대한 질문
  • Google이 보고하는 메트릭이 타당한지, 아니면 단순히 자신들을 좋게 보이게 하려는 것인지 궁금함
  • 칩 설계의 "품질"은 다면적이며 사용 사례에 크게 의존함
  • 데이터 센터용 칩과 모바일 폰 카메라 또는 자동차용 칩은 매우 다르게 보일 것임
  • 이 특정 문제/작업에서 "더 나은" 것이 무엇을 의미하는지 궁금함
• Eurisco는 한때 배치 및 라우팅 작업을 수행하는 데 사용되었으며, 매우 잘 수행했음
  • Eurisco는 Traveler TCS 게임의 전투 우주선 함대를 설계하는 데 사용됨
  • Eurisco는 VLSI 설계에서 학습한 대칭 기반 배치를 사용함
  • AlphaChip의 휴리스틱이 다른 곳에서도 사용될 수 있는지 궁금함
• Google의 칩 설계 작업은 "논란의 여지가 있음"
  • 새로운 것을 하지 않고 PR만 하는 이유가 궁금함
• 많은 DeepX 논문이 적절한 CS 포럼 대신 Nature에 제출되는 문제
  • 칩 설계에서 더 나은 작업을 하고 있다면 IPSD나 ISCA 등에 제출해야 함
  • Nature가 이러한 논문을 어떻게 처리하는지 알 수 없음
• "초인적"이라는 표현을 계속 사용하는 이유가 궁금함
  • 알고리즘이 이러한 작업에 사용되며, 인간이 수조 개의 트랜지스터를 손으로 배치하지 않음
• PCB 설계/레이아웃을 위한 도구가 있었으면 좋겠음
• 메모리 기반 컴퓨팅이 연구에서 경쟁력 있는 제품으로 전환되는 시점에 얼마나 가까운지 궁금함
  • 메모리스터와 같은 실험을 대규모로 확장하기 위해 매우 적극적으로 투자할 시점에 도달했다고 생각함
  • AI 데이터 센터를 위해 몇 개의 새로운 원자로가 필요할지 논의하고 있음