Este puțin probabil ca cineva să argumenteze cu faptul că proiectarea LSI-urilor personalizate (ASIC) este departe de a fi un proces simplu și rapid. Dar vreau și am nevoie să fie mai rapid: astăzi am lansat un algoritm, iar o săptămână mai târziu am luat proiectul digital terminat. Faptul este că LSI-urile înalt specializate sunt aproape un produs unic. Acestea sunt rareori necesare în loturi de milioane, pe dezvoltarea cărora puteți cheltui câți bani și resurse umane doriți, dacă acest lucru trebuie făcut în cel mai scurt timp posibil. ASIC-urile specializate și, prin urmare, cele mai eficiente pentru rezolvarea sarcinilor lor, ar trebui să fie mai ieftin de dezvoltat, ceea ce devine mega-relevant în stadiul actual de dezvoltare a învățării automate. Pe acest front, bagajul acumulat de piața calculatoarelor și, mai ales, descoperirile GPU în domeniul învățării automate (ML) nu mai pot fi evitate.
Pentru a accelera proiectarea ASIC-urilor pentru sarcinile ML, DARPA stabilește un nou program - Real Time Machine Learning (RTML). Programul de învățare automată în timp real implică dezvoltarea unui compilator sau a unei platforme software care ar putea proiecta automat o arhitectură de cip pentru un cadru ML specific. Platforma ar trebui să analizeze automat algoritmul de învățare automată propus și setul de date pentru antrenarea acestui algoritm, după care ar trebui să producă cod în Verilog pentru a crea un ASIC specializat. Dezvoltatorii de algoritmi ML nu au cunoștințele designerilor de cipuri, iar designerii sunt rareori familiarizați cu principiile învățării automate. Programul RTML ar trebui să contribuie la asigurarea faptului că avantajele ambelor sunt combinate într-o platformă automată de dezvoltare ASIC pentru învățarea automată.
Pe parcursul ciclului de viață al programului RTML, soluțiile găsite vor trebui testate în două domenii principale de aplicație: rețelele 5G și procesarea imaginilor. De asemenea, programul RTML și platformele software create pentru proiectarea automată a acceleratoarelor ML vor fi folosite pentru a dezvolta și testa noi algoritmi și seturi de date ML. Astfel, chiar înainte de proiectarea siliciului, va fi posibil să se evalueze perspectivele noilor cadre. Partenerul DARPA în programul RTML va fi National Science Foundation (NSF), care este, de asemenea, implicată în problemele de învățare automată și în dezvoltarea algoritmilor ML. Compilatorul dezvoltat va fi transferat către NSF, iar înapoi DARPA se așteaptă să primească un compilator și o platformă pentru proiectarea algoritmilor ML. În viitor, proiectarea hardware și crearea de algoritmi vor deveni o soluție integrată, ceea ce va duce la apariția unor sisteme de mașini care se auto-învăță în timp real.
Sursa: 3dnews.ru