Nem valószínű, hogy bárki is vitatkozna azzal a ténnyel, hogy az egyedi LSI-k (ASIC) tervezése távolról sem egyszerű és gyors folyamat. De szeretnék és kell is, hogy gyorsabb legyen: ma kiadtam egy algoritmust, egy hét múlva pedig elvittem a kész digitális projektet. Az a tény, hogy a rendkívül speciális LSI-k szinte egyszeri terméknek számítanak. Ezekre ritkán van szükség milliós kötegekben, amelyek fejlesztésére annyi pénzt és emberi erőforrást költhet, amennyit csak akar, ha ezt a lehető legrövidebb időn belül meg kell tenni. A speciális ASIC-ek, tehát feladataik megoldására a leghatékonyabbak, olcsóbban fejleszthetők, ami a gépi tanulás fejlődésének jelenlegi szakaszában megarelevánssá válik. Ezen a fronton már nem lehet megkerülni a számítógéppiac által felhalmozott poggyászt, és különösen a GPU áttöréseket a gépi tanulás (ML) területén.
Az ML feladatokhoz szükséges ASIC-k tervezésének felgyorsítása érdekében a DARPA új programot hoz létre, a Real Time Machine Learning (RTML) nevű programot. A valós idejű gépi tanulási program egy olyan fordító vagy szoftverplatform fejlesztését foglalja magában, amely automatikusan megtervez egy chip architektúrát egy adott ML keretrendszerhez. A platformnak automatikusan elemeznie kell a javasolt gépi tanulási algoritmust és az algoritmus betanításához szükséges adatkészletet, majd kódot kell készítenie a Verilogban egy speciális ASIC létrehozásához. Az ML algoritmusok fejlesztői nem rendelkeznek a chiptervezők tudásával, és a tervezők ritkán ismerik a gépi tanulási elveket. Az RTML programnak segítenie kell annak biztosítását, hogy mindkettő előnyeit egy automatizált ASIC fejlesztői platformban egyesítsék a gépi tanuláshoz.
Az RTML program életciklusa során a talált megoldásokat két fő alkalmazási területen kell majd tesztelni: az 5G hálózatokban és a képfeldolgozásban. Emellett az RTML programot és az ML gyorsítók automatikus tervezésére létrehozott szoftverplatformokat új ML algoritmusok és adatkészletek fejlesztésére és tesztelésére fogják használni. Így már a szilícium tervezése előtt felmérhető lesz az új keretek kilátásai. A DARPA partnere az RTML programban a National Science Foundation (NSF) lesz, amely gépi tanulási problémákkal és ML algoritmusok fejlesztésével is foglalkozik. A kifejlesztett fordítóprogram átkerül az NSF-hez, visszafelé pedig a DARPA azt várja, hogy kap egy fordítót és egy platformot az ML algoritmusok tervezésére. A jövőben a hardvertervezés és az algoritmusok létrehozása integrált megoldássá válik, amely valós időben öntanuló gépi rendszerek megjelenéséhez vezet.
Forrás: 3dnews.ru