Protsessor töötab endiselt hästi ärisüsteemides või rakendustes, mille puhul programmeerimise üldise paindlikkuse vajadus kaalub üles puhta töötlemisvõimsuse. Graafikaprotsessorid on nüüd aga standardiks erinevate andmeteaduse, masinõppe, AI ja süvaõppe vajaduste jaoks. Loomulikult otsivad kõik pidevalt arenduskeskkonnas järgmist suurt asja. Nii CPU-d kui ka GPU-d on tootmistaseme protsessorid. Tulevikus võite nende standardite asemel näha ühte kahest tüüpi protsessorist.
- Rakendusspetsiifilised integraallülitused (ASIC): erinevalt tavalistest protsessoritest loob müüja ASIC-i kindlal eesmärgil. ASIC-lahendus pakub äärmiselt kiiret jõudlust, kasutades väga vähe võimsust, kuid sellel puudub paindlikkus. ASIC-lahenduse näide on Google'i Tensor Processing Unit (TPU) , mida kasutatakse kõne töötlemiseks.
- Field Programmable Gate Arrays (FPGA-d): nagu ASIC-i puhul, loob müüja FPGA tavaliselt kindlal eesmärgil. Vastupidiselt ASIC-ile saate siiski programmeerida FPGA-d, et muuta selle aluseks olevaid funktsioone. FPGA lahenduse näide on Microsofti Brainwave , mida kasutatakse süvaõppeprojektide jaoks.
ASIC-ide ja FPGA-de vaheline lahing tõotab kuumeneda ning võitjaks on tõusnud tehisintellekti arendajad. Praegu näib, et Microsoft ja FPGA on juhtpositsiooni võtnud. Asi on selles, et tehnoloogia on muutuv ja peaksite ootama uusi arenguid.
Müüjad töötavad ka täiesti uute töötlemistüüpide kallal, mis võivad tegelikult ootuspäraselt töötada, kuid ei pruugi. Näiteks Graphcore töötab luuretöötlusüksuse (IPU) kallal. Peate nende uute protsessorite uudistesse suhtuma soolase teraga, arvestades tööstust minevikus ümbritsenud hüpet. Kui näete reaalseid rakendusi suurtelt ettevõtetelt, nagu Google ja Microsoft, võite olla kindlam asjassepuutuva tehnoloogia tuleviku suhtes.