Арнайы LSI (ASIC) жобалау қарапайым және жылдам процесс емес екендігімен ешкімнің дауласуы екіталай. Бірақ мен оның тезірек болуын қалаймын және қажет: бүгін мен алгоритм шығардым, ал бір аптадан кейін мен дайын цифрлық жобаны алып тастадым. Жоғары мамандандырылған LSI бір реттік өнім дерлік. Бұл миллиондаған партияларда сирек қажет, оларды әзірлеуге сіз қалағаныңызша көп ақша мен адам ресурстарын жұмсай аласыз, егер мұны қысқа мерзімде жасау қажет болса. Мамандандырылған ASICs, сондықтан олардың міндеттерін шешу үшін ең тиімді, әзірлеуге арзанырақ болуы керек, бұл машиналық оқытудың қазіргі дамуы кезеңінде мега-маңызды болып келеді. Бұл бағытта компьютер нарығында жинақталған багажды және, әсіресе, машиналық оқыту (ML) саласындағы GPU жетістіктерін болдырмауға болмайды.
ML тапсырмалары үшін ASIC дизайнын жылдамдату үшін DARPA жаңа бағдарламаны - Real Time Machine Learning (RTML) құруда. Нақты уақыттағы машиналық оқыту бағдарламасы белгілі бір ML құрылымы үшін чип архитектурасын автоматты түрде жобалай алатын компиляторды немесе бағдарламалық платформаны әзірлеуді қамтиды. Платформа ұсынылған машиналық оқыту алгоритмін және осы алгоритмді оқытуға арналған деректер жинағын автоматты түрде талдауы керек, содан кейін мамандандырылған ASIC жасау үшін Verilog-та кодты шығаруы керек. ML алгоритмін жасаушылардың чип дизайнерлері туралы білімі жоқ, ал дизайнерлер машиналық оқыту принциптерімен сирек таныс. RTML бағдарламасы екеуінің де артықшылықтарын машиналық оқытуға арналған автоматтандырылған ASIC әзірлеу платформасында біріктіруге көмектесуі керек.
RTML бағдарламасының өмірлік циклі кезінде табылған шешімдерді екі негізгі қолданбалы салада тексеру қажет болады: 5G желілері және кескінді өңдеу. Сондай-ақ, жаңа ML алгоритмдері мен деректер жиынын әзірлеу және сынау үшін RTML бағдарламасы және ML үдеткіштерін автоматты түрде жобалау үшін жасалған бағдарламалық платформалар пайдаланылады. Осылайша, кремнийді жобалаудан бұрын да жаңа рамкалардың болашағын бағалауға болады. DARPA-ның RTML бағдарламасындағы серіктесі Ұлттық ғылым қоры (NSF) болады, ол сонымен қатар машиналық оқыту мәселелерімен және ML алгоритмдерін әзірлеумен айналысады. Әзірленген компилятор NSF-ке беріледі, ал DARPA кері ML алгоритмдерін жобалауға арналған компилятор мен платформаны алады деп күтеді. Болашақта аппараттық дизайн және алгоритмдерді құру нақты уақыт режимінде өздігінен білім алатын машиналық жүйелердің пайда болуына әкелетін интеграцияланған шешімге айналады.
Ақпарат көзі: 3dnews.ru