Těžko by se našel někdo, kdo by nesouhlasil s tím, že návrh zakázkových ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) není jednoduchý a rychlý proces. A přece si přejeme a potřebujeme, aby to bylo rychlejší: dnes vyjdeme s algoritmem a za týden máme hotový digitální projekt. Problém je v tom, že vysoce specializované ASIC jsou téměř na zakázku vyrobené produkty. Tyto se jen zřídka potřebují ve velkých množstvích, na jejichž vývoj lze vynaložit neomezené finanční a lidské zdroje, pokud je třeba je vyrobit co nejrychleji. Specializované a tím nejefektivnější ASIC pro řešení konkrétních úloh by měly být levnější na vývoj, což je v současné fázi rozvoje strojového učení extrémně důležité. Na tomto poli už nestačí pouze znalosti akumulované trhem s počítači, zejména průlomy GPU v oblasti strojového učení (ML).
Aby se urychlil návrh ASIC pro úlohy ML, agentura DARPA zakládá nový program – Real Time Machine Learning (RTML). Program pro strojové učení v reálném čase počítá s vývojem kompilátoru nebo softwarové platformy, která by mohla automaticky navrhovat architekturu čipu pro konkrétní ML framework. Platforma by měla automaticky analyzovat navrhovaný algoritmus pro strojové učení a dataset pro jeho trénink, a poté by měla v jazyce Verilog vydat kód pro výrobu specializovaného ASIC. Odborníci na vývoj algoritmů ML nemají znalosti návrhářů čipů, a návrháři málokdy rozumí principům strojového učení. Program RTML by měl napomoci tomu, aby se výhody jedněch a druhých spojily v automatizované platformě pro vývoj ASIC pro strojové učení.
Během životního cyklu programu RTML musí být nalezená řešení ověřována ve dvou hlavních oblastech použití: provoz v sítích 5G a zpracování obrázků. Program RTML a vytvořené softwarové platformy pro automatizaci návrhu akcelerátorů ML budou také využity k vývoji a testování nových algoritmů ML a datasetů. Tak lze ještě před návrhem „křemíku“ hodnotit možnosti nových rámců. Partnerem DARPA v programu RTML bude Národní vědecký fond (NSF), který se rovněž zabývá problémy strojového učení a vývojem algoritmů ML. Vyvinutý kompilátor bude předán NSF, zatímco DARPA očekává, že dostane zpět kompilátor a platformu pro návrh algoritmů ML. V budoucnu bude návrh hardwaru a vytváření algoritmů integrovaným řešením, což povede k vzniku samo-učících se strojových systémů v reálném čase.
Zdroj: 3dnews.ru
