Vae kindlasti ei vaielda selle üle, et tellimuste järgi loodud BISA (ASIC) projekteerimine on kaugel lihtsast ja kiirusest. Sellegipoolest soovitakse ja on vajalik, et see oleks kiirem: täna esitatakse algoritm ja nädala pärast saab valmis digitaalse projekti. Küsimus on selles, et ülimalt spetsialiseeritud BISA-d on peaaegu käsitöötoode. Selliseid ei vajata harva miljonites kogustes, mille arendamiseks võib kulutada nii palju raha ja inimressursse, kui seda on vaja teha lühikese aja jooksul. Spetsialiseeritud, seetõttu efektiivsemad oma ülesannete täitmiseks, ASICid peaksid olema arenduses odavamad, mis on tänapäeva masinõppe arengu kontekstis äärmiselt aktuaalne. Sellel rindel ei saa piirduda ainult arvutiturult saadud teadmistega ja eelkõige GPU läbimurretega masinõppe (ML) valdkonnas.
ASICide projekteerimise kiirendamiseks ML-ülesannete jaoks asutab DARPA uus programm – Reaalajas Masinõpe (RTML). Reaalajas masinõppe programm hõlmab kompilatori või tarkvaraplatvormi arendamist, mis suudaks automaatselt projekteerida chipi arhitektuuri konkreetse ML-raamistikuga. Platvorm peaks automaatselt analüüsima esitatud masinõppe algoritmi ja selle algoritmi koolitamiseks vajalikku andmekogumit, pärast mida peaks ta Verilog keeles välja andma koodi spetsialiseeritud ASICi loomiseks. Masinõppe algoritmide arendajad ei oma teadmisi chipide projekteerijatest, samas kui projekteerijad on harva tuttavad masinõppe põhimõtetega. RTML programm peaks soodustama, et ühe ja teise eelised oleksid ühendatud automatiseeritud ASICide arendusplatvormi kaudu masinõppe tarbeks.
RTML programmi elue jooksul leitud lahendusi tuleb kontrollida kahes peamises rakendusvaldkonnas: 5G võrkudes töötamine ja pilditöötlus. RTML programm ja loodud automaatsete ML kiirendite kujundamise platvormid kasutatakse ka uute ML algoritmide ja andmekogude arendamiseks ja testimiseks. Nii saab juba enne „kristalliseerumist“ hinnata uute raamistike perspektiive. RTML programmi partneriks on Ameerika Ühendriikide Rahvuslik Teadusfond (NSF), mis tegeleb ka masinõppe küsimustega ja ML algoritmide arendamisega. Arendatud kompilaator antakse NSF-le, samas kui DARPA loodab tagasi saada kompilaatori ja ML algoritmide kujundamise platvormi. Edaspidi on riistvaraline kujundamine ja algoritmide loomine integreeritud lahendus, mis toob kaasa reaalajas iseõppivate masin süsteemide tekkimise.
Allikas: 3dnews.ru
