Maxsus LSI (ASIC) larni loyihalash oddiy va tezkor jarayondan uzoq ekanligi bilan hech kim bahslashmasligi dargumon. Lekin men bu tezroq bo'lishini xohlayman va kerak: bugun men algoritm chiqardim va bir hafta o'tgach, men tayyor raqamli loyihani olib tashladim. Gap shundaki, yuqori darajada ixtisoslashgan LSIlar deyarli bir martalik mahsulotdir. Ular kamdan-kam hollarda millionlab partiyalarda kerak bo'ladi, ularni ishlab chiqish uchun siz xohlagancha ko'p pul va inson resurslarini sarflashingiz mumkin, agar buni eng qisqa vaqt ichida qilish kerak bo'lsa. Ixtisoslashgan ASIC-lar va shuning uchun ularning vazifalarini hal qilishda eng samarali bo'lganlarni ishlab chiqish arzonroq bo'lishi kerak, bu esa mashinani o'rganishni rivojlantirishning hozirgi bosqichida mega-tegishli bo'lib bormoqda. Ushbu jabhada kompyuter bozorida to'plangan yuk va ayniqsa, mashinani o'rganish (ML) sohasidagi GPU yutuqlaridan qochib bo'lmaydi.
ML vazifalari uchun ASIC dizaynini tezlashtirish uchun DARPA yangi dastur - Real Time Machine Learning (RTML) ni yaratmoqda. Haqiqiy vaqtda mashinani o'rganish dasturi ma'lum bir ML ramkasi uchun chip arxitekturasini avtomatik ravishda loyihalashi mumkin bo'lgan kompilyator yoki dasturiy platformani ishlab chiqishni o'z ichiga oladi. Platforma tavsiya etilgan mashinani o'rganish algoritmini va ushbu algoritmni o'rgatish uchun ma'lumotlar to'plamini avtomatik ravishda tahlil qilishi kerak, shundan so'ng u ixtisoslashtirilgan ASIC yaratish uchun Verilogda kod ishlab chiqishi kerak. ML algoritmini ishlab chiquvchilar chip dizaynerlari haqida ma'lumotga ega emaslar va dizaynerlar mashinani o'rganish tamoyillari bilan kamdan-kam tanish. RTML dasturi ikkalasining afzalliklari mashinani o'rganish uchun avtomatlashtirilgan ASIC ishlab chiqish platformasida birlashtirilganligini ta'minlashga yordam berishi kerak.
RTML dasturining hayot aylanishi davomida topilgan echimlar ikkita asosiy dastur sohasida sinovdan o'tkazilishi kerak: 5G tarmoqlari va tasvirni qayta ishlash. Shuningdek, yangi ML algoritmlari va ma'lumotlar to'plamini ishlab chiqish va sinab ko'rish uchun RTML dasturi va ML tezlatgichlarini avtomatik loyihalash uchun yaratilgan dasturiy platformalardan foydalaniladi. Shunday qilib, kremniyni loyihalashdan oldin ham, yangi ramkalarning istiqbollarini baholash mumkin bo'ladi. DARPAning RTML dasturidagi hamkori Milliy Fan Jamg'armasi (NSF) bo'ladi, u shuningdek, mashinalarni o'rganish muammolari va ML algoritmlarini ishlab chiqish bilan shug'ullanadi. Ishlab chiqilgan kompilyator NSFga o'tkaziladi va DARPA orqaga ML algoritmlarini loyihalash uchun kompilyator va platforma olishni kutmoqda. Kelajakda apparat dizayni va algoritmlarni yaratish yaxlit yechimga aylanadi, bu esa real vaqt rejimida o'z-o'zini o'rganadigan mashina tizimlarining paydo bo'lishiga olib keladi.
Manba: 3dnews.ru