![\"Los](\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/cdc1ca695edfab035c28a2488102d985.jpg\")
<\/p>\nEs dif\u00edcil que alguien discuta que el dise\u00f1o de ASIC personalizados no es un proceso simple ni r\u00e1pido. Y se quiere y necesita que sea m\u00e1s r\u00e1pido: hoy se entrega el algoritmo y en una semana se recoge el proyecto digital terminado. La cuesti\u00f3n es que los ASIC altamente especializados son casi un producto artesanal. Rara vez se necesitan en millones de unidades, para las cuales se puede gastar lo que sea necesario en dinero y recursos humanos si hay que hacerlo en el menor tiempo posible. Los ASIC especializados, y por lo tanto m\u00e1s efectivos para resolver sus tareas, deben ser m\u00e1s econ\u00f3micos en su desarrollo, lo que se vuelve megaimportante en la actual etapa de evoluci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico. En este frente, ya no basta con la experiencia acumulada por el mercado inform\u00e1tico y, especialmente, los avances de las GPU en el \u00e1mbito del aprendizaje autom\u00e1tico (ML).<\/p>\n
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Para acelerar el dise\u00f1o de ASIC para tareas de ML, la agencia DARPA establece un nuevo programa: Aprendizaje Autom\u00e1tico en Tiempo Real (RTML). El programa de aprendizaje autom\u00e1tico en tiempo real prev\u00e9 el desarrollo de un compilador o plataforma de software que pueda dise\u00f1ar autom\u00e1ticamente la arquitectura del chip para un marco espec\u00edfico de ML. La plataforma debe analizar autom\u00e1ticamente el algoritmo propuesto para el aprendizaje autom\u00e1tico y el conjunto de datos de entrenamiento para dicho algoritmo, tras lo cual debe generar c\u00f3digo en Verilog para crear un ASIC especializado. Los especialistas en el desarrollo de algoritmos de ML no poseen los conocimientos de los dise\u00f1adores de chips, y los dise\u00f1adores rara vez est\u00e1n familiarizados con los principios del aprendizaje autom\u00e1tico. El programa RTML debe facilitar que las ventajas de ambos se integren en una plataforma automatizada para el desarrollo de ASIC para el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n
Durante el ciclo de vida del programa RTML, las soluciones encontradas deber\u00e1n ser evaluadas en dos principales \u00e1reas de aplicaci\u00f3n: operaci\u00f3n en redes 5G y procesamiento de im\u00e1genes. Adem\u00e1s, el programa RTML y las plataformas de software creadas para el dise\u00f1o autom\u00e1tico de aceleradores de ML se utilizar\u00e1n para desarrollar y probar nuevos algoritmos de ML y conjuntos de datos. De este modo, incluso antes del dise\u00f1o del \u00absilicio\u00bb, se podr\u00e1n evaluar las perspectivas de nuevos marcos. El socio de DARPA en el programa RTML ser\u00e1 la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias (NSF), que tambi\u00e9n se ocupa de problemas de aprendizaje autom\u00e1tico y el desarrollo de algoritmos de ML. El compilador desarrollado se entregar\u00e1 a la NSF, y DARPA espera recibir de vuelta el compilador y la plataforma para el dise\u00f1o de algoritmos de ML. En el futuro, el dise\u00f1o de hardware y la creaci\u00f3n de algoritmos ser\u00e1n una soluci\u00f3n integrada, lo que dar\u00e1 lugar a sistemas de m\u00e1quinas autoaprendices en tiempo real.<\/p>\n
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