اهو ممڪن ناهي ته ڪو به حقيقت سان بحث ڪندو ته ڪسٽم LSIs (ASICs) ڊزائين ڪرڻ هڪ سادي ۽ تيز عمل کان پري آهي. پر مان چاهيان ٿو ۽ ان کي تيز ڪرڻ جي ضرورت آهي: اڄ مون هڪ الگورتھم جاري ڪيو، ۽ هڪ هفتي بعد مون مڪمل ڊجيٽل پروجيڪٽ ورتو. حقيقت اها آهي ته انتهائي خاص LSIs لڳ ڀڳ هڪ بند پيداوار آهن. انهن ڪروڙن جي بيچ ۾ تمام گهٽ ضرورت آهي، جن جي ترقي تي توهان جيترو رقم ۽ انساني وسيلا خرچ ڪري سگهو ٿا، جيڪڏهن ضرورت هجي ته گهٽ ۾ گهٽ وقت ۾. خاص ASICs، ۽ ان ڪري انھن جي ڪمن کي حل ڪرڻ لاءِ سڀ کان وڌيڪ اثرائتو، ترقي ڪرڻ لاءِ سستا ھئڻ گھرجي، جيڪي مشيني سکيا جي ترقيءَ جي موجوده مرحلي ۾ ميگا-لاڳاپيل ٿي رھيا آھن. هن محاذ تي، ڪمپيوٽر مارڪيٽ طرفان گڏ ڪيل سامان ۽ خاص طور تي، مشين لرننگ (ايم ايل) جي ميدان ۾ GPU ڪاميابين کي هاڻي کان بچائي نه ٿو سگهجي.
ML ڪمن لاءِ ASICs جي ڊيزائن کي تيز ڪرڻ لاءِ، DARPA هڪ نئون پروگرام قائم ڪري رهيو آهي - ريئل ٽائيم مشين لرننگ (RTML). ريئل ٽائيم مشين لرننگ پروگرام ۾ شامل آهي هڪ ڪمپيلر يا سافٽ ويئر پليٽ فارم تيار ڪرڻ جيڪو خودڪار طور تي هڪ مخصوص ML فريم ورڪ لاءِ هڪ چپ آرڪيٽيڪچر ٺاهي سگھي ٿو. پليٽ فارم کي خود بخود تجويز ڪيل مشين لرننگ الگورٿم جو تجزيو ڪرڻ گهرجي ۽ هن الگورتھم جي تربيت لاءِ سيٽ ڪيل ڊيٽا، جنهن کان پوءِ ان کي هڪ خاص ASIC ٺاهڻ لاءِ ويريلوگ ۾ ڪوڊ پيدا ڪرڻ گهرجي. ML الگورٿم ڊولپرز کي چپ ڊيزائنرز جي ڄاڻ نه هوندي آهي، ۽ ڊزائنر تمام گهٽ مشين سکيا جي اصولن کان واقف هوندا آهن. RTML پروگرام کي يقيني بڻائڻ ۾ مدد ڏيڻ گهرجي ته ٻنهي جا فائدا هڪ خودڪار ASIC ڊولپمينٽ پليٽ فارم ۾ مشين سکيا لاءِ گڏ ٿيل آهن.
RTML پروگرام جي زندگيءَ جي دوران، مليل حلن کي ٻن مکيه ايپليڪيشن وارن علائقن ۾ جانچڻ جي ضرورت پوندي: 5G نيٽ ورڪ ۽ تصويري پروسيسنگ. انهي سان گڏ، RTML پروگرام ۽ ٺاهيل سافٽ ويئر پليٽ فارمز ML ايڪسيليٽرز جي خودڪار ڊيزائن لاءِ استعمال ڪيا ويندا نوان ML الگورتھم ۽ ڊيٽا سيٽس کي تيار ڪرڻ ۽ جانچڻ لاءِ. اهڙيء طرح، جيتوڻيڪ سلکان کي ڊزائين ڪرڻ کان اڳ، اهو ممڪن ٿيندو ته نئين فريم ورڪ جي امڪانن جو جائزو وٺو. RTML پروگرام ۾ DARPA جو پارٽنر نيشنل سائنس فائونڊيشن (NSF) هوندو، جيڪو مشين جي سکيا جي مسئلن ۽ ML الگورتھم جي ترقي ۾ پڻ شامل آهي. ترقي يافته ڪمپيلر کي NSF ڏانهن منتقل ڪيو ويندو، ۽ واپس DARPA کي ML الگورتھم ڊزائين ڪرڻ لاءِ گڏ ڪرڻ وارو ۽ پليٽ فارم حاصل ڪرڻ جي اميد آهي. مستقبل ۾، هارڊويئر ڊيزائن ۽ الگورتھم جي تخليق هڪ مربوط حل بڻجي ويندو، جيڪو مشين سسٽم جي اڀار جو سبب بڻجندو جيڪي حقيقي وقت ۾ خود سکيا آهن.
جو ذريعو: 3dnews.ru