Hè improbabile chì qualchissia discuterà cù u fattu chì u disignu di LSI persunalizati (ASIC) hè luntanu da un prucessu simplice è veloce. Ma vogliu è bisognu chì sia più veloce: oghje aghju publicatu un algoritmu, è una settimana dopu aghju pigliatu u prughjettu digitale finitu. U fattu hè chì i LSI altamente specializati sò quasi un pruduttu unicu. Quessi sò raramenti necessarii in lotti di milioni, nantu à u sviluppu di quale pudete spende quant'è soldi è risorse umane cum'è vo vulete, s'ellu ci vole à fà in u più cortu tempu. L'ASIC specializati, è dunque i più efficaci per risolve i so compiti, deve esse più prezzu di sviluppà, chì hè diventatu mega-rilevante in u stadiu attuale di u sviluppu di l'apprendimentu machine. In questu fronte, u bagagliu accumulatu da u mercatu di l'informatica è, soprattuttu, i scontri GPU in u campu di l'apprendimentu machine (ML) ùn ponu più esse evitati.
Per accelerà u disignu di l'ASIC per i travaglii ML, DARPA stabilisce un novu prugramma - Real Time Machine Learning (RTML). U prugramma di apprendimentu automaticu in tempu reale implica u sviluppu di un compilatore o di una piattaforma software chì puderia cuncepisce automaticamente una architettura di chip per un framework ML specificu. A piattaforma deve analizà automaticamente l'algoritmu di l'apprendimentu di a machina pruposta è l'inseme di dati per a furmazione di questu algoritmu, dopu chì deve pruduce codice in Verilog per creà un ASIC specializatu. I sviluppatori di l'algoritmi ML ùn anu micca a cunniscenza di i disegnatori di chip, è i diseggiani sò raramente familiarizati cù i principii di l'apprendimentu automaticu. U prugramma RTML deve aiutà à assicurà chì i vantaghji di i dui sò cumminati in una piattaforma di sviluppu automatizatu ASIC per l'apprendimentu machine.
Duranti u ciclu di vita di u prugramma RTML, i suluzioni truvati duveranu esse pruvati in dui duminii principali di l'applicazione: rete 5G è trasfurmazioni di l'imaghjini. Inoltre, u prugramma RTML è e piattaforme software create per u disignu automaticu di l'acceleratori ML seranu utilizati per sviluppà è pruvà novi algoritmi è datasets ML. Cusì, ancu prima di disignà u siliciu, serà pussibule valutà e prospettive di novi quadri. U cumpagnu di DARPA in u prugramma RTML serà a National Science Foundation (NSF), chì hè ancu implicata in i prublemi di l'apprendimentu machine è u sviluppu di l'algoritmi ML. U compilatore sviluppatu serà trasferitu à NSF, è torna DARPA aspetta di riceve un compilatore è una piattaforma per u disignu di algoritmi ML. In u futuru, u disignu hardware è a creazione di l'algoritmi diventeranu una suluzione integrata, chì portarà à l'emergenza di sistemi di macchine chì sò auto-aprenu in tempu reale.
Source: 3dnews.ru