Цитата из книги «Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта»

признать, что аппаратные средства, поддерживающие CV, NLP и другие решения из области machine intelligence, являющейся подмножеством AI, должны быть рассчитаны на совершенно иную нагрузку, чем традиционные. Во-первых, в их основе должен быть приближенный компьютинг (approximate computing), дающий удовлетворительно точный, но не гарантированно точный результат. Именно так, неточно, работает человеческое мышление. Исследования показывают, что снижение точности на 5–10 % может понизить энергопотребление на два порядка. Во-вторых, обучение должно стать органической частью архитектуры, идея обучения на основе программируемой архитектуры похоже на своего рода оксюморон. Пока удовлетворение этих требований возможно только в идеале. Тем, кого интересует проблема соотношения аппаратного обеспечения и машинного обучения, будет интересно данное в марте 2020 интервью Яна Лекуна «На экзотическом железе трудно добиться успеха». В нем он раскрывает проблему соотношения аппаратного обеспечения и машинного обучения, делая упор на том, что неэффективно использование матричного умножения для выполнения операций свертки – основы конволюционных сетей CNN. На данный момент альтернативу GPU, поставляемых компанией Nvidia, составляют несколько процессоров. Наиболее известно среди них существующее с 2016 года семейство тензорных процессоров Google (Tensor Processing Unit, TPU), представляющих собой специализированную интегральную схему, предназначенную для поддержки библиотеки машинного обучения TensorFlow. Возможно, подходящим решением проблемы железа для CV станут графовые модели, где вершины представляют вероятностные характеристики данных, а ребра – корреляцию между этими свойствами. Этим путем идёт британская компания Graphcore, производящая процессоры Colossus MK2 IPU (Intelligence Processor Unit), название которого адресует к электронно-механическому компьютеру Colossus, испробованному во время Второй Мировой Войны в операции Ultra. Другой многообещающий стартап Cerebras (Головной мозг) выбрал для себя в качестве руководящей идею использования специализированных процессоров на разреженных матрицах. К тому же ее процессор CS-1 изготовлен по необычной технологии Wafer-Scale Engine (WSE), то есть масштабирование на всю подложку. Он занимает всю поверхность кремниевой пластины размером 215 x 215 миллиметров, состоит из более чем 1,2 триллиона транзисторов, собранных примерно в 400 000 ядер.