{"id":30179,"date":"2019-10-31T21:34:00","date_gmt":"2019-10-31T18:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski\/"},"modified":"2019-10-31T21:34:00","modified_gmt":"2019-10-31T18:34:00","slug":"asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski","title":{"rendered":"ASICs f\u00fcr maschinelles Lernen sollten automatisch entworfen werden.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Es wird kaum jemand bestreiten, dass das Design von ma\u00dfgeschneiderten ASICs (Anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen) alles andere als ein einfacher und schneller Prozess ist. Dabei w\u00fcnscht man sich, dass es schneller ginge: Heute einen Algorithmus herausgeben und in einer Woche ein fertiges digitales Design erhalten. Das Problem ist, dass hochspezialisierte ASICs quasi Einzelprodukte sind. Solche werden selten in Millionenst\u00fcckzahlen ben\u00f6tigt, bei deren Entwicklung man beliebig viel Geld und menschliche Ressourcen einsetzen kann, wenn dies in k\u00fcrzester Zeit geschehen muss. Spezialisierte und damit effektivere ASICs f\u00fcr die L\u00f6sung ihrer Aufgaben sollten daher in der Entwicklung kosteng\u00fcnstiger sein, was in der heutigen Phase der Entwicklung des maschinellen Lernens megaaktuell wird. Auf diesem Gebiet reicht das Wissen, das der Computerbereich und insbesondere die Fortschritte bei GPUs in Bezug auf maschinelles Lernen (ML) bieten, nicht mehr aus.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"ASICs f\u00fcr maschinelles Lernen sollten automatisch entworfen werden.\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/cdc1ca695edfab035c28a2488102d985.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><\/p>\n<p>Um das Design von ASICs f\u00fcr ML-Aufgaben zu beschleunigen, gr\u00fcndet die DARPA eine neue Programminitiative \u2013 Real Time Machine Learning (RTML). Das Programm f\u00fcr maschinelles Lernen in Echtzeit sieht die Entwicklung eines Compilers oder einer Softwareplattform vor, die automatisch die Architektur des Chips f\u00fcr einen bestimmten ML-Framework entwerfen kann. Die Plattform soll den vorgeschlagenen Algorithmus f\u00fcr maschinelles Lernen und den Datensatz f\u00fcr das Training dieses Algorithmus automatisch analysieren und anschlie\u00dfend in Verilog den Code zur Erstellung eines spezialisierten ASICs ausgeben. Spezialisten f\u00fcr die Entwicklung von ML-Algorithmen verf\u00fcgen nicht \u00fcber Kenntnisse von Chipdesignern, w\u00e4hrend Chipdesigner selten mit den Prinzipien des maschinellen Lernens vertraut sind. Das RTML-Programm soll dazu beitragen, dass die Vorteile beider Gruppen in einer automatisierten Plattform zur Entwicklung von ASICs f\u00fcr maschinelles Lernen kombiniert werden.<\/p>\n<p>Im Laufe des Lebenszyklus des RTML-Programms m\u00fcssen die gefundenen L\u00f6sungen in zwei Hauptanwendungsbereichen getestet werden: Betrieb in 5G-Netzen und Bildverarbeitung. Dar\u00fcber hinaus wird das RTML-Programm und die entwickelten Softwareplattformen f\u00fcr automatisches Design von ML-Beschleunigern zur Entwicklung und Testung neuer ML-Algorithmen und Datens\u00e4tze verwendet werden. So k\u00f6nnen die Perspektiven neuer Frameworks bereits vor dem Design des \u201eSiliziums\u201c bewertet werden. Partner von DARPA im RTML-Programm wird die National Science Foundation (NSF) sein, die ebenfalls an Problemen des maschinellen Lernens und der Entwicklung von ML-Algorithmen arbeitet. Der entwickelte Compiler wird an die NSF \u00fcbergeben, w\u00e4hrend DARPA im Gegenzug mit einem Compiler und einer Plattform f\u00fcr das Design von ML-Algorithmen rechnet. In Zukunft werden Hardware-Design und die Erstellung von Algorithmen zu einer umfassenden L\u00f6sung f\u00fchren, was zur Entstehung von in Echtzeit selbstlernenden Maschinensystemen f\u00fchren wird.<\/p>\n<p><center><\/p>\n<p><\/center><\/p>\n<p>\t\t\t\t<center><br \/>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/center><br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/3dnews.ru\/984610\">3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u0440\u044f\u0434 \u043b\u0438 \u043a\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0411\u0418\u0421 (ASIC) \u2015 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0438 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