CPU još uvijek dobro funkcionira za poslovne sustave ili u aplikacijama u kojima je potreba za općom fleksibilnošću u programiranju veća od čiste procesorske snage. Međutim, GPU-ovi su sada standard za različite vrste znanosti o podacima, strojno učenje, umjetnu inteligenciju i potrebe dubokog učenja. Naravno, svi stalno traže sljedeću veliku stvar u razvojnom okruženju. I CPU i GPU-ovi su procesori na razini proizvodnje. U budućnosti ćete možda vidjeti jednu od dvije vrste procesora koji se koriste umjesto ovih standarda:
- Integrirani sklopovi specifični za aplikaciju (ASIC): Za razliku od općih procesora, dobavljač stvara ASIC za određenu svrhu. ASIC rješenje nudi iznimno brze performanse uz vrlo malo energije, ali mu nedostaje fleksibilnost. Primjer ASIC rješenja je Googleova Tensor Processing Unit (TPU) koja se koristi za obradu govora.
- Programabilni nizovi vrata (FPGA): Kao i kod ASIC-a, dobavljač općenito izrađuje FPGA za određenu svrhu. Međutim, za razliku od ASIC-a, možete programirati FPGA da promijeni njegovu temeljnu funkcionalnost. Primjer FPGA rješenja je Microsoftov Brainwave , koji se koristi za projekte dubokog učenja.
Bitka između ASIC-a i FPGA-a obećava da će se zahuktati, a AI programeri će izaći kao pobjednici. Čini se da su za sada Microsoft i FPGA preuzeli vodstvo. Poanta je u tome da je tehnologija fluidna i da biste trebali očekivati novi razvoj.
Dobavljači također rade na potpuno novim vrstama obrade, koje mogu, ali i ne moraju funkcionirati prema očekivanjima. Na primjer, Graphcore radi na Intelligence Processing Unit (IPU). Vijesti o ovim novim procesorima morate prihvatiti s rezervom s obzirom na uzbuđenje koje je okruživalo industriju u prošlosti. Kada vidite stvarne aplikacije velikih tvrtki kao što su Google i Microsoft, možete se početi osjećati malo sigurnije u budućnost uključene tehnologije.