Dili tingali nga adunay makiglalis sa kamatuoran nga ang pagdesinyo sa mga kostumbre nga LSI (ASICs) layo sa usa ka yano ug paspas nga proseso. Apan gusto nako ug kinahanglan kini nga mas paspas: karon nag-isyu ako usa ka algorithm, ug usa ka semana ang milabay gikuha nako ang nahuman nga digital nga proyekto. Ang tinuod mao nga ang labi ka espesyal nga mga LSI hapit usa ka us aka produkto. Talagsa ra kini gikinahanglan sa mga batch sa milyon-milyon, sa pag-uswag diin mahimo nimong igasto ang daghang salapi ug mga kahinguhaan sa tawo nga gusto nimo, kung kinahanglan kini buhaton sa labing kadali nga panahon. Ang mga pinasahi nga ASIC, ug busa ang labing epektibo sa pagsulbad sa ilang mga buluhaton, kinahanglan nga mas barato aron mapalambo, nga nahimong mega-relevant sa karon nga yugto sa pagpalambo sa pagkat-on sa makina. Niini nga atubangan, ang mga bagahe nga natipon sa merkado sa kompyuter ug, labi na, ang mga breakthrough sa GPU sa natad sa pagkat-on sa makina (ML) dili na malikayan.
Aron mapadali ang disenyo sa mga ASIC alang sa mga buluhaton sa ML, ang DARPA nagtukod ug bag-ong programa - Real Time Machine Learning (RTML). Ang real-time nga programa sa pagkat-on sa makina naglangkit sa paghimo og usa ka compiler o software nga plataporma nga mahimong awtomatik nga magdesinyo sa usa ka chip nga arkitektura alang sa usa ka piho nga ML framework. Kinahanglan nga awtomatiko nga analisahon sa plataporma ang gisugyot nga algorithm sa pagkat-on sa makina ug ang set sa datos alang sa pagbansay niini nga algorithm, pagkahuman kinahanglan kini maghimo code sa Verilog aron makahimo usa ka espesyal nga ASIC. Ang mga developer sa algorithm sa ML walay kahibalo sa mga tigdesinyo sa chip, ug ang mga tigdesinyo panagsa ra pamilyar sa mga prinsipyo sa pagkat-on sa makina. Ang programa sa RTML kinahanglan makatabang sa pagsiguro nga ang mga bentaha sa duha gihiusa sa usa ka awtomatiko nga platform sa pagpalambo sa ASIC alang sa pagkat-on sa makina.
Atol sa siklo sa kinabuhi sa programa sa RTML, ang mga solusyon nga nakit-an kinahanglan nga sulayan sa duha ka panguna nga mga lugar sa aplikasyon: 5G network ug pagproseso sa imahe. Usab, ang programa sa RTML ug ang gimugna nga software platform para sa awtomatik nga disenyo sa ML accelerators gamiton sa pag-develop ug pagsulay sa bag-ong ML algorithms ug datasets. Busa, bisan sa wala pa magdesinyo sa silikon, posible nga masusi ang mga palaaboton sa bag-ong mga gambalay. Ang kauban sa DARPA sa programa sa RTML mao ang National Science Foundation (NSF), nga nalambigit usab sa mga problema sa pagkat-on sa makina ug pagpauswag sa mga algorithm sa ML. Ang naugmad nga compiler ibalhin ngadto sa NSF, ug balik ang DARPA nagpaabot nga makadawat ug usa ka compiler ug plataporma alang sa pagdesinyo sa ML algorithms. Sa umaabot, ang disenyo sa hardware ug paghimo sa mga algorithm mahimong usa ka hiniusa nga solusyon, nga mosangpot sa pagtungha sa mga sistema sa makina nga nagkat-on sa kaugalingon sa tinuod nga panahon.
Source: 3dnews.ru