Ці наўрад хтосьці будзе спрачацца з тым, што праектаванне заказных ВІС (ASIC) ― гэта далёка не просты і не хуткі працэс. Хочацца і трэба, каб было хутчэй: сёння выдаў алгарытм, а праз тыдзень забраў гатовы лічбавы праект. Бо справа ў тым, што звышспецыялізаваныя ВІС ― гэта ледзь не адзінкавы прадукт. Такія рэдка патрэбныя мільённымі партыямі, на распрацоўку якіх можна выдаткаваць колькі заўгодна грошай і людскіх рэсурсаў, калі гэта трэба зрабіць у найкароткія тэрміны. Спецыялізаваныя, а ад гэтага найболей эфектыўныя для рашэння сваіх задач ASIC павінны абыходзіцца ў распрацоўцы танней, што становіцца мегаактуальным на сучасным этапе станаўлення машыннага навучання. На гэтым фронце ўжо не абыйсціся багажом, назапашаным кампутарным рынкам і, асабліва, прарывамі GPU на кірунку машыннага навучання (ML).
Для паскарэння праектавання ASIC для задач ML агенцтва DARPA засноўвае новую праграму - Real Time Machine Learning (RTML). Праграма па машынным навучанні ў рэальным часе прадугледжвае распрацоўку кампілятара або праграмнай платформы, якія б маглі аўтаматычна праектаваць архітэктуру чыпа для канкрэтнага ML-фрэйморка. Платформа павінна аўтаматычна аналізаваць прапанаваны алгарытм для машыннага навучання і набор даных для навучання гэтаму алгарытму, пасля чаго на мове Verilog яна павінна будзе выдаць код для стварэння спецыялізаванай ASIC. Адмыслоўцы па распрацоўцы алгарытмаў ML не валодаюць ведамі праекціроўшчыкаў чыпаў, а праекціроўшчыкі рэдка знаёмыя з прынцыпамі машыннага навучання. Праграма RTML павінна паспрыяць, каб перавагі адных і іншых былі аб'яднаны ў аўтаматызаванай платформе па распрацоўцы ASIC для машыннага навучання.
На працягу жыццёвага цыклу працы праграмы RTML знойдзеныя рашэнні павінны будуць правярацца ў дзвюх галоўных абласцях ужывання: праца ў сетках 5G і апрацоўка малюнкаў. Таксама праграма RTML і створаныя праграмныя платформы для аўтаматычнага праектавання паскаральнікаў ML будуць выкарыстоўвацца для распрацоўкі і выпрабаванні новых алгарытмаў ML і набораў даных. Тым самым яшчэ да праектавання "крэмнію" можна будзе ацаніць перспектывы новых фрэймворкаў. Партнёрам DARPA па праграме RTML выступіць Нацыянальны навуковы фонд (NSF), які таксама займаецца праблемамі машыннага навучання і распрацоўкай алгарытмаў ML. Распрацаваны кампілятар будзе перададзены ў NSF, а зваротна DARPA разлічвае атрымаць кампілятар і платформу па праектаванні алгарытмаў ML. У далейшым апаратнае праектаванне і стварэнне алгарытмаў будуць ідзі комплексным рашэннем, што прывядзе да з'яўлення саманавучальных у рэальным часе машынных сістэм.
Крыніца: 3dnews.ru