{"id":30179,"date":"2019-10-31T21:34:00","date_gmt":"2019-10-31T18:34:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski\/"},"modified":"2019-10-31T21:34:00","modified_gmt":"2019-10-31T18:34:00","slug":"asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/asic-dlya-mashinnogo-obucheniya-dolzhny-proektirovatsya-avtomaticheski","title":{"rendered":"Gli ASIC per l'apprendimento automatico devono essere progettati automaticamente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00c8 difficile trovare qualcuno che contesterebbe il fatto che la progettazione di ASIC (Circuiti Integrati Specifici per Applicazioni) non sia un processo semplice e rapido. Eppure, vorremmo e dobbiamo che sia pi\u00f9 veloce: oggi si fornisce l'algoritmo, e tra una settimana si ritira il progetto digitale completato. Il problema \u00e8 che gli ASIC altamente specializzati sono quasi un prodotto su misura. Raramente sono necessari in milioni di unit\u00e0, per le quali si possono spendere infinite risorse e capitale umano se il tutto deve essere realizzato in tempi brevi. Gli ASIC, specializzati e quindi pi\u00f9 efficaci per risolvere i propri compiti, devono costare meno da sviluppare, il che diventa estremamente rilevante nella fase attuale dell'apprendimento automatico. In questo ambito, non si pu\u00f2 pi\u00f9 fare affidamento solo sulle conoscenze accumulate dal mercato informatico, e in particolare sui progressi compiuti dalle GPU nel settore dell'apprendimento automatico (ML).<\/p>\n

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Per accelerare la progettazione di ASIC per compiti di ML, l'agenzia DARPA istituisce un nuovo programma chiamato Real Time Machine Learning (RTML). Il programma di apprendimento automatico in tempo reale prevede lo sviluppo di un compilatore o di una piattaforma software in grado di progettare automaticamente l'architettura di un chip per un determinato framework ML. La piattaforma deve analizzare automaticamente l'algoritmo proposto per l'apprendimento automatico e il set di dati per l'addestramento a questo algoritmo, dopodich\u00e9 deve generare codice in Verilog per creare un ASIC specializzato. Gli specialisti nello sviluppo di algoritmi ML non possiedono le competenze dei progettisti di chip, e i progettisti raramente sono familiari con i principi dell'apprendimento automatico. Il programma RTML deve contribuire a unire i vantaggi di entrambe le parti in una piattaforma automatizzata per la progettazione di ASIC per l'apprendimento automatico.<\/p>\n

Durante il ciclo di vita del programma RTML, le soluzioni trovate dovranno essere verificate in due principali aree di applicazione: il funzionamento nelle reti 5G e l'elaborazione delle immagini. Inoltre, il programma RTML e le piattaforme software create per la progettazione automatizzata degli acceleratori di ML saranno utilizzati per sviluppare e testare nuovi algoritmi di ML e set di dati. In questo modo, anche prima della progettazione del \u00absilicio\u00bb, sar\u00e0 possibile valutare le potenzialit\u00e0 dei nuovi framework. Il partner di DARPA per il programma RTML sar\u00e0 il National Science Foundation (NSF), che si occupa anche di questioni relative all'apprendimento automatico e allo sviluppo di algoritmi di ML. Il compilatore sviluppato sar\u00e0 trasferito al NSF, mentre DARPA prevede di ricevere indietro il compilatore e la piattaforma per la progettazione degli algoritmi di ML. In futuro, la progettazione hardware e lo sviluppo degli algoritmi costituiranno una soluzione integrata, portando alla creazione di sistemi di machine learning in tempo reale auto-istruiti.<\/p>\n

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Fonte: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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