CPE še vedno dobro deluje za poslovne sisteme ali aplikacije, v katerih potreba po splošni fleksibilnosti pri programiranju odtehta čisto procesorsko moč. Vendar pa so grafični procesorji zdaj standard za različne vrste podatkovnih znanosti, strojnega učenja, umetne inteligence in potreb po globokem učenju. Seveda vsi nenehno iščejo naslednjo veliko stvar v razvojnem okolju. Tako CPU kot GPU so procesorji na ravni proizvodnje. V prihodnosti boste morda videli eno od dveh vrst procesorjev, uporabljenih namesto teh standardov:
- Integrirana vezja, specifična za aplikacijo (ASIC): V nasprotju s splošnimi procesorji prodajalec ustvari ASIC za določen namen. Rešitev ASIC ponuja izjemno hitro delovanje z zelo malo energije, vendar ji primanjkuje prilagodljivosti. Primer rešitve ASIC je Googlova Tensor Processing Unit (TPU) , ki se uporablja za obdelavo govora.
- Programabilna polja vrat (FPGA): tako kot pri ASIC, prodajalec na splošno izdela FPGA za določen namen. Vendar pa lahko v nasprotju z ASIC programirate FPGA tako, da spremeni njegovo osnovno funkcionalnost. Primer rešitve FPGA je Microsoftov Brainwave , ki se uporablja za projekte globokega učenja.
Bitka med ASIC-i in FPGA se obeta zagreti, pri čemer bodo kot zmagovalci izšli razvijalci AI. Zaenkrat se zdi, da sta Microsoft in FPGA prevzela vodilno vlogo. Bistvo je, da je tehnologija tekoča in pričakovati je treba nov razvoj.
Prodajalci delajo tudi na povsem novih vrstah obdelave, ki lahko dejansko delujejo po pričakovanjih ali pa tudi ne. Na primer, Graphcore dela na enoti za obdelavo inteligence (IPU). Novice o teh novih procesorjih morate jemati z zrnom soli glede na navdušenje, ki je obkrožalo industrijo v preteklosti. Ko vidite prave aplikacije velikih podjetij, kot sta Google in Microsoft, se lahko začnete počutiti nekoliko bolj prepričani o prihodnosti vpletene tehnologije.