Навряд чи хтось буде сперечатися з тим, що проектування ВІС (ASIC) ― це далеко не простий і не швидкий процес. Адже хочеться й треба, щоб було швидше: сьогодні видав алгоритм, а за тиждень забрав готовий цифровий проект. Адже справа в тому, що надспеціалізовані БІС ― це чи не штучний продукт. Такі рідко потрібні мільйонними партіями, на розробку яких можна витратити скільки завгодно грошей та людських ресурсів, якщо це треба зробити у найкоротший термін. Спеціалізовані, а від цього найефективніші для вирішення своїх завдань ASIC повинні обходитися у розробці дешевше, що стає мегаактуальним на сучасному етапі становлення машинного навчання. На цьому фронті вже не обійтися багажем, накопиченим комп'ютерним ринком і особливо проривами GPU на напрямі машинного навчання (ML).
Для прискорення проектування ASIC для завдань ML агентство DARPA започатковує нову програму ― Real Time Machine Learning (RTML). Програма з машинного навчання в реальному часі передбачає розробку компілятора або програмної платформи, які могли б автоматично проектувати архітектуру чіпа для конкретного ML-фрейморка. Платформа повинна автоматично аналізувати запропонований алгоритм для машинного навчання та набір даних для навчання цьому алгоритму, після чого на мові Verilog вона має видати код для створення спеціалізованої ASIC. Фахівці з розробки алгоритмів ML не мають знання проектувальників чіпів, а проектувальники рідко знайомі з принципами машинного навчання. Програма RTML повинна сприяти, щоб переваги тих і інших були об'єднані в автоматизованій платформі розробки ASIC для машинного навчання.
Протягом життєвого циклу роботи програми RTML знайдені рішення повинні будуть перевірятись у двох головних сферах застосування: робота в мережах 5G та обробка зображень. Також програма RTML та створені програмні платформи для автоматичного проектування прискорювачів ML будуть використовуватись для розробки та випробування нових алгоритмів ML та наборів даних. Тим самим, ще до проектування «кремнію» можна буде оцінити перспективи нових фреймворків. Партнером DARPA за програмою RTML виступить Національний науковий фонд (NSF), який також займається проблемами машинного навчання та розробкою алгоритмів ML. Розроблений компілятор буде переданий до NSF, а назад DARPA розраховує отримати компілятор та платформу з проектування алгоритмів ML. Надалі апаратне проектування та створення алгоритмів будуть йти комплексним рішенням, що призведе до появи самонавчання в реальному часі машинних систем.
Джерело: 3dnews.ru