{"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 il machine learning devono essere progettati automaticamente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00c8 difficile trovare qualcuno che possa contestare il fatto che la progettazione di circuiti integrati (ASIC) su misura non sia un processo semplice e rapido. Eppure, c'\u00e8 il desiderio e la necessit\u00e0 di rendere il tutto pi\u00f9 veloce: oggi si fornisce un algoritmo e, dopo una settimana, si ritira il progetto digitale finito. Il punto \u00e8 che gli ASIC estremamente specializzati sono quasi prodotti unici. Questi raramente sono richiesti in milioni di unit\u00e0, per i quali si possono investire illimitate risorse economiche e umane, se \u00e8 necessario farlo nel pi\u00f9 breve tempo possibile. Gli ASIC specializzati, e quindi pi\u00f9 efficienti per risolvere le proprie problematiche, devono avere costi di sviluppo inferiori, il che diventa estremamente rilevante nell'attuale fase di sviluppo del machine learning. In questo ambito, non si pu\u00f2 pi\u00f9 fare affidamento solo sulle conoscenze accumulate dal mercato informatico e, in particolare, sulle rivoluzioni delle GPU nell'ambito del machine learning (ML).<\/p>\n

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Per accelerare la progettazione di ASIC per compiti di ML, l'agenzia DARPA istituisce un nuovo programma: Real Time Machine Learning (RTML). Il programma di machine learning in tempo reale prevede lo sviluppo di un compilatore o di una piattaforma software in grado di progettare automaticamente l'architettura del chip per un determinato framework di ML. La piattaforma dovrebbe analizzare automaticamente l'algoritmo proposto per il machine learning e il set di dati per l'addestramento di tale algoritmo, dopo di che, in linguaggio Verilog, dovrebbe generare il codice per la creazione di un ASIC specializzato. Gli esperti nello sviluppo di algoritmi di ML non possiedono le competenze dei progettisti di chip, e i progettisti raramente conoscono i principi del machine learning. Il programma RTML dovrebbe facilitare la fusione dei vantaggi di entrambe le parti in una piattaforma automatizzata per la progettazione di ASIC per il machine learning.<\/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 automatica di acceleratori ML saranno utilizzati per sviluppare e testare nuovi algoritmi ML e set di dati. In questo modo, anche prima della progettazione del 'silicio', sar\u00e0 possibile valutare le prospettive di nuovi framework. Il partner di DARPA nel programma RTML sar\u00e0 la National Science Foundation (NSF), che si occupa anche di problemi di machine learning e dello sviluppo di algoritmi ML. Il compilatore sviluppato sar\u00e0 trasferito alla NSF, mentre DARPA si aspetta di ricevere dal NSF un compilatore e una piattaforma per la progettazione di algoritmi ML. In futuro, la progettazione hardware e lo sviluppo di algoritmi saranno una soluzione integrata, che porter\u00e0 alla creazione di sistemi di macchine auto-apprendenti in tempo reale.<\/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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