It is net wierskynlik dat immen sil pleitsje mei it feit dat it ûntwerpen fan oanpaste LSIs (ASICs) is fier fan in ienfâldich en fluch proses. Mar ik wol en moat it flugger wêze: hjoed haw ik in algoritme útjûn, en in wike letter haw ik it ôfmakke digitale projekt fuorthelle. It feit is dat tige spesjalisearre LSI's hast in ienmalig produkt binne. Dizze binne selden nedich yn batches fan miljoenen, op 'e ûntwikkeling wêrfan jo safolle jild en minsklike boarnen kinne besteegje as jo wolle, as dit yn' e koartst mooglike tiid dien wurde moat. Spesjalisearre ASIC's, en dus de meast effektyf foar it oplossen fan har taken, moatte goedkeaper wêze om te ûntwikkeljen, wat mega-relevant wurdt op it hjoeddeiske stadium fan ûntwikkeling fan masine learen. Op dit front kin de bagaazje opboud troch de kompjûtermerk en, benammen, GPU-trochbraken op it mêd fan masine learen (ML) net mear wurde foarkommen.
Om it ûntwerp fan ASIC's foar ML-taken te rapperjen, stelt DARPA in nij programma op - Real Time Machine Learning (RTML). It real-time masine-learenprogramma omfettet it ûntwikkeljen fan in kompilator as softwareplatfoarm dat automatysk in chip-arsjitektuer kin ûntwerpe foar in spesifyk ML-kader. It platfoarm moat automatysk it foarstelde masine-learalgoritme analysearje en de gegevensset foar it oplieden fan dit algoritme, wêrnei't it koade yn Verilog moat produsearje om in spesjalisearre ASIC te meitsjen. ML-algoritme-ûntwikkelders hawwe net de kennis fan chipûntwerpers, en ûntwerpers binne komselden bekend mei prinsipes foar masinelearen. It RTML-programma soe helpe moatte soargje dat de foardielen fan beide wurde kombineare yn in automatisearre ASIC-ûntwikkelingsplatfoarm foar masine learen.
Tidens de libbenssyklus fan it RTML-programma sille de fûne oplossingen moatte wurde hifke yn twa haadapplikaasjegebieten: 5G-netwurken en byldferwurking. Ek sille it RTML-programma en de makke softwareplatfoarms foar automatysk ûntwerp fan ML-versnellers wurde brûkt om nije ML-algoritmen en datasets te ûntwikkeljen en te testen. Sa sil it mooglik wêze om de perspektiven fan nije kaders te beoardieljen, sels foardat it silisium ûntwerpt. De partner fan DARPA yn it RTML-programma sil de National Science Foundation (NSF) wêze, dy't ek belutsen is by problemen mei masinelearen en de ûntwikkeling fan ML-algoritmen. De ûntwikkele kompilator sil wurde oerdroegen oan NSF, en werom DARPA ferwachtet in ûntfange in kompilator en platfoarm foar it ûntwerpen fan ML algoritmen. Yn 'e takomst sil hardware-ûntwerp en oanmeitsjen fan algoritmen in yntegreare oplossing wurde, dy't sil liede ta it ûntstean fan masinesystemen dy't yn realtime sels learend binne.
Boarne: 3dnews.ru