Zvyšte možnosti hardwaru pro umělou inteligenci

CPU stále dobře funguje pro podnikové systémy nebo v aplikacích, ve kterých potřeba obecné flexibility při programování převažuje nad čistým výpočetním výkonem. GPU jsou však nyní standardem pro různé druhy datových věd, strojového učení, AI a potřeby hlubokého učení. Samozřejmě každý neustále hledá další velkou věc ve vývojovém prostředí. CPU i GPU jsou procesory na výrobní úrovni. V budoucnu můžete místo těchto standardů vidět jeden ze dvou druhů procesorů:

• ASIC (Application Specific Integrated Circuits): Na rozdíl od obecných procesorů vytváří prodejce ASIC pro konkrétní účel. Řešení ASIC nabízí extrémně rychlý výkon s velmi malým výkonem, ale postrádá flexibilitu. Příkladem řešení ASIC je Tensor Processing Unit (TPU) společnosti Google , který se používá pro zpracování řeči.
• Field Programmable Gate Arrays (FPGA): Stejně jako u ASIC, prodejce obvykle vyrábí FPGA pro konkrétní účel. Na rozdíl od ASIC však můžete naprogramovat FPGA, abyste změnili jeho základní funkce. Příkladem řešení FPGA je Brainwave od společnosti Microsoft , který se používá pro projekty hlubokého učení.

Bitva mezi ASIC a FPGA slibuje, že se zahřeje a jako vítěz se stanou vývojáři AI. Prozatím se zdá, že vedení převzaly Microsoft a FPGA. Jde o to, že technologie je plynulá a měli byste očekávat, že uvidíte nový vývoj.

Prodejci také pracují na zcela nových typech zpracování, které mohou, ale nemusí ve skutečnosti fungovat podle očekávání. Například Graphcore pracuje na Intelligence Processing Unit (IPU). Zprávy o těchto nových procesorech musíte brát s rezervou vzhledem k humbuku, který toto odvětví v minulosti obklopoval. Když uvidíte skutečné aplikace od velkých společností, jako je Google a Microsoft, můžete se začít cítit trochu jistěji o budoucnosti příslušné technologie.