Vaevalt, et keegi vaidleb vastu, et eritellimusel valmistatud ASICide projekteerimine ei ole sugugi lihtne ega kiire protsess. Sooviks, et see võiks olla kiirem: täna andsin algoritmi, ja nädala pärast sain valmis digitaalprojekti. Probleem on selles, et ülikohandatud ASIC'id on peaaegu nagu unikaalsed tooted. Neid vajatakse harva miljonites kogustes, mille arendamiseks võib kulutada lõpmatult raha ja inimressursse, kui seda tuleb teha lühikese aja jooksul. Spetsialiseeritud ja seega ülesannete lahendamiseks kõige tõhusamad ASIC’id peavad olema odavamad, mis on tänapäeva masinõppe arengu hetkede juures üha päevakohasem. Sel rindel ei saa üldse ilma arvutiturult ja eriti GPU edusammudest masinõppes (ML) saadud teadmisteta.
ASIC-i disainimise kiirendamiseks ML ülesannete jaoks asutab DARPA uue programmi - Reaalajas Masinõpe (RTML). Reaalajas masinõppe programm hõlmab kompilaatori või tarkvaraplatformi arendamist, mis suudab automaatselt kujundada kiibi arhitektuuri spetsiifilisele ML-raamistikule. Platvorm peab automaatselt analüüsima esitatud masinõppe algoritmi ja treeningandmeid nendele andmetele, mille järel peab see Verilogi keeles genereerima koodi spetsialiseeritud ASIC-i loomiseks. Masinõppe algoritmide arendajad ei oma kiibi projekteerimise teadmisi, samas kui projekteerijad tunnevad harva masinõppe põhimõtteid. RTML programm peab soodustama nende kahe eeliste ühendamist automaatse ASIC-i arendamise platvormil masinõppe jaoks.
RTML programmi eluaja jooksul leitud lahendusi tuleb kontrollida kahes peamises rakendusvaldkonnas: 5G võrkudes töötamine ja pilditöötlus. Samuti kasutatakse RTML programmi ning loodud ML kiirendite automaatse projekteerimise tarkvaraplatvorme uute ML algoritmide ja andmepunktide arendamiseks ning katsetamiseks. Seega saab enne „räni” projekteerimist hinnata uute raamistikud perspektiive. DARPA partner RTML programmi raames on Rahvuslik Teadusfond (NSF), mis tegeleb samuti masinõppe ja ML algoritmide väljatöötamisega. Väljatöötatud kompilaator antakse NSF-le, samas kui DARPA loodab saada tagasiteena kompilaatori ja ML algoritmide projekteerimise platvormi. Edasi liikudes tuleb riistvara projekteerimine ja algoritmide loomine olema integreeritud lahendus, mis viib reaalajas enesekeerduvate masinsüsteemide tekkimiseni.
Allikas: 3dnews.ru
