Ведущий научный специалист Nvidia Уильям Дэлли сообщил, что корпорация задействует нейросети практически на каждом шагу производства графических ускорителей. Прежде адаптация каталога типовых ячеек под свежий технологический узел требовала усилий восьми разработчиков в течение примерно десяти месяцев. Сейчас алгоритм NB-Cell, построенный на принципах обучения с подкреплением, выполняет идентичный объем вычислений за одну ночь, используя мощности единственного графического процессора.

Для поддержки инженерного состава были созданы фирменные языковые модели Chip Nemo и Bug Nemo, впитавшие всю внутреннюю документацию и исходный код ранее выпущенных видеочипов. Они играют роль кураторов, способных растолковать новичкам принципы работы замысловатых узлов. На стадии компоновки схем самообучающиеся алгоритмы порой генерируют нетривиальные архитектурные ходы, которые по занимаемой площади, энергопотреблению и быстродействию опережают ручные решения на 20–30%.

Тем не менее о полноценной самостоятельности речи пока не идет. Искусственный интеллект помогает форсировать процедуру, но полноценно заместить ее не в состоянии.