Искусственный интеллект (ИИ) – это, несомненно, будущее вычислений, при этом большое количество исследований проводится в попытке создать полезный и надежный ИИ. Часть исследований ИИ включает в себя изучение области, называемой глубоким обучением, являющейся отраслью машинного обучения, которая использует алгоритмы для моделирования абстракций высокого уровня. В настоящее время для моделирования процессов глубокого обучения и обработки этих алгоритмов разрабатываются большие системы с использованием графических процессоров в качестве центрального средства обработки.

Большая часть сегодняшних массовых вычислений использует графические процессоры, потому что закон Мура за последние несколько десятилетий сохранился, однако мы приближаемся к тому времени, когда развитие графических процессоров (GPU) не будет соответствовать требованиям алгоритмов ИИ. В дополнение к вычислительной мощности, эти GPU-системы также потребляют большое количество энергии. Итак, как можно увеличить вычислительную мощность при одновременном снижении энергопотребления в процессе выполнения этих алгоритмов глубокого обучения?