Obecné čipy se z pohledu efektivity nehodí pro umělou inteligenci a tak začínají vznikat specializované čipy, které dokáží mnohem rychleji zpracovat jak fázi učení, tak i zpracování dat v reálném čase. Nejširší pokrytí má v tomto segmentu Nvidia, vlastní čipy si ale vyrábí už i Google a v budoucnu se dočkáme i specializovaných čipů Lake Crest od Intelu. AMD se na větší podporu akcelerace hlubokých neuronových zaměřuje s grafikami Instinct.
Do zástupu se ale přidává Fujitsu, které je v oblasti čipů známé především v oblasti datacenter a superpočítačů. Vzhledem ke zvýšené poptávce, kterou zatím pokrývá vlastně jen Nvidia, tak Fujitsu vyvíjí vlastní čip v podobě DLU (Deep Learning Unit), který bude v první generaci dostupný jako dodatečná karta (akcelerátor), ve druhé generaci už bude integrovaný v procesoru Fujitsu Sparc.
Čipy bude mít 16 DPE (Deep Processing Elements), přičemž každý je tvořen osmi SIMD jednotkami. Čip bude podporovat formáty FP16, FP32, INT16 a INT8. Kromě velkého registru, který bude možné řídit softwarově, bude čip využívat rychlé paměti HBM2.
Kromě nové instrukční sady Fujitsu použije vlastní technologie rychlého spojení mezi více čipy – Tofu. Čipy by měly být dostupné začátkem roku 2019, což by ale mohl být problém. Vlastní řešení by v té době měl totiž mít už Intel, přičemž AMD a Nvidia už budou mít připravené další generace. Současný plán, který počítá s tím, že čip bude 10x efektivnější než konkurence, tak možná nevyjde kvůli zpožděnému vývoji.
Podívejte se na zajímavé video, jak se umělá inteligence dokázala naučit pohybovat v obtíženém virtuálním světě: