Puțini ar contesta că proiectarea ASIC-urilor personalizate nu este un proces simplu și rapid. Totuși, vrem și avem nevoie ca lucrurile să decurgă mai repede: astăzi primești algoritmul, iar peste o săptămână ai un proiect digital finalizat. Problema este că ASIC-urile extrem de specializate sunt aproape produse unicat. Rareori sunt necesare în loturi de milioane, pentru care se pot cheltui cât mai multe resurse financiare și umane, dacă este nevoie să fie realizate într-un timp scurt. ASIC-urile specializate, și deci cele mai eficiente pentru rezolvarea sarcinilor lor, ar trebui să fie mai ieftine în dezvoltare, ceea ce devine extrem de important în etapa actuală de dezvoltare a învățării automate. Pe acest front, nu mai este suficient bagajul acumulat de piața computațională și, în special, progresele GPU-urilor în direcția învățării automate (ML).
Pentru a accelera proiectarea ASIC-urilor pentru sarcinile ML, agenția DARPA lansează un nou program – Real Time Machine Learning (RTML). Programul de învățare automată în timp real prevede dezvoltarea unui compilator sau a unei platforme software care să poată proiecta automat arhitectura cipului pentru un anumit cadru ML. Platforma trebuie să analizeze automat algoritmul propus pentru învățarea automată și setul de date pentru acest algoritm, după care în limbajul Verilog trebuie să genereze cod pentru crearea unui ASIC specializat. Specialiștii în dezvoltarea algoritmilor ML nu au cunoștințele proiectanților de cipuri, iar proiectanții rar sunt familiarizați cu principiile învățării automate. Programul RTML trebuie să contribuie la integrarea avantajelor ambelor părți într-o platformă automatizată pentru dezvoltarea ASIC-urilor pentru învățarea automată.
Pe parcursul ciclului de viață al programului RTML, soluțiile găsite trebuie să fie verificate în două domenii principale: operarea în rețelele 5G și procesarea imaginilor. De asemenea, programul RTML și platformele software create pentru proiectarea acceleratoarelor ML vor fi utilizate pentru dezvoltarea și testarea unor noi algoritmi ML și seturi de date. Astfel, chiar înainte de proiectarea «siliciei», va fi posibilă evaluarea perspectivelor noilor cadre. Partenerul DARPA în programul RTML este Fondul Național pentru Știință (NSF), care se ocupă de asemenea cu problemele învățării automate și dezvoltării algoritmilor ML. Compilatorul dezvoltat va fi transmis la NSF, iar înapoi, DARPA se așteaptă să primească un compilator și o platformă pentru proiectarea algoritmilor ML. În viitor, proiectarea hardware și crearea algoritmilor vor fi soluții complexe, ceea ce va duce la apariția sistemelor de învățare automată în timp real.
Sursa: 3dnews.ru
