Xüsusi LSI-lərin (ASIC-lərin) dizaynının sadə və sürətli prosesdən uzaq olması faktı ilə heç kimin mübahisə etməsi ehtimalı azdır. Ancaq bunun daha sürətli olmasını istəyirəm və lazımdır: bu gün bir alqoritm verdim və bir həftə sonra hazır rəqəmsal layihəni götürdüm. Fakt budur ki, yüksək ixtisaslaşmış LSI-lər demək olar ki, birdəfəlik məhsuldur. Bunlar nadir hallarda milyonlarla partiyalara ehtiyac duyur, onların inkişafına istədiyiniz qədər pul və insan resursları sərf edə bilərsiniz, əgər bunu ən qısa müddətdə etmək lazımdırsa. İxtisaslaşdırılmış ASIC-lər və buna görə də vəzifələrini həll etmək üçün ən təsirli olanlar, maşın öyrənməsinin inkişafının indiki mərhələsində meqa-müvafiq hala gələn inkişaf etdirmək üçün daha ucuz olmalıdır. Bu cəbhədə kompüter bazarının topladığı baqaj və xüsusən də maşın öyrənməsi (ML) sahəsində GPU nailiyyətləri artıq qarşısı alına bilməz.
ML tapşırıqları üçün ASIC-lərin dizaynını sürətləndirmək üçün DARPA yeni proqram yaradır - Real Time Machine Learning (RTML). Real vaxt rejimində maşın öyrənmə proqramı, müəyyən bir ML çərçivəsi üçün avtomatik olaraq çip arxitekturasını tərtib edə bilən kompilyator və ya proqram platformasının hazırlanmasını əhatə edir. Platforma təklif olunan maşın öyrənmə alqoritmini və bu alqoritmin öyrədilməsi üçün verilənlər toplusunu avtomatik təhlil etməli, bundan sonra ixtisaslaşmış ASIC yaratmaq üçün Verilog-da kod hazırlamalıdır. ML alqoritm tərtibatçılarının çip dizaynerləri haqqında biliyi yoxdur və dizaynerlər maşın öyrənmə prinsipləri ilə nadir hallarda tanış olurlar. RTML proqramı hər ikisinin üstünlüklərinin maşın öyrənməsi üçün avtomatlaşdırılmış ASIC inkişaf platformasında birləşdirilməsini təmin etməlidir.
RTML proqramının həyat dövrü ərzində tapılan həllər iki əsas tətbiq sahəsində sınaqdan keçirilməlidir: 5G şəbəkələri və təsvirin emalı. Həmçinin, ML sürətləndiricilərinin avtomatik dizaynı üçün RTML proqramı və yaradılmış proqram platformaları yeni ML alqoritmləri və verilənlər dəstlərinin hazırlanması və sınaqdan keçirilməsi üçün istifadə olunacaq. Beləliklə, silikonun layihələndirilməsindən əvvəl də yeni çərçivələrin perspektivlərini qiymətləndirmək mümkün olacaq. DARPA-nın RTML proqramındakı partnyoru həm də maşın öyrənmə problemləri və ML alqoritmlərinin inkişafı ilə məşğul olan Milli Elm Fondu (NSF) olacaq. Hazırlanmış kompilyator NSF-yə ötürüləcək və geri DARPA ML alqoritmlərinin dizaynı üçün kompilyator və platforma almağı gözləyir. Gələcəkdə aparat dizaynı və alqoritmlərin yaradılması inteqrasiya olunmuş həll yoluna çevriləcək ki, bu da real vaxt rejimində özünü öyrənən maşın sistemlərinin yaranmasına səbəb olacaq.
Mənbə: 3dnews.ru