Google, Intel, les dernières puces de NVIDIA pour les applications d'intelligence artificielle vantent la vitesse et la précision extrêmement élevées de calcul. En outre, il est difficile pour les clients de saisir rapidement les différentes options matérielles et logicielles sur le marché, ARM, ultra micro (AMD), Amazon, Facebook de nouveaux produits afin de faire appel, en espérant faire le module et la combinaison de jetons pour optimiser. Selon le registre, Google's pixel 2-Powered Synergy Processor, pixel Visual Core, est la première puce smartphone de Google et est conçu pour mettre en œuvre le logiciel de pixel 2 de machine de traitement d'imagerie. Pixel Visual Core possède 8 moteurs d'extraction de traitement d'images (UIP), chacun avec 512 unités logiques arithmétiques simples (alu), et 3 000 000 000 000 emplois par seconde. Google a dit que pour jouer l'efficacité de l'UIP besoin d'avoir du matériel et des logiciels de coopération étroite. Tout en distribuant la plupart des détails au logiciel peut améliorer l'efficacité matérielle, l'écriture de l'UIP dans les langages de programmation traditionnels rend encore plus difficile. En plus d'halogénure, TensorFlow, Google a également construit un compilateur personnalisé pour l'optimisation des logiciels. Pixel Visual Core est responsable de l'OEM et sera officiellement lancé à l'avenir grâce à la mise à jour logicielle pixel 2. Intel se spécialise dans la formation et le déploiement de processeurs neuronaux Moussa pour des modules d'apprentissage profonds. L'ASIC, autrefois connu sous le nom de «Lake Crest», serait capable de faire face à la multiplication des baies (multiplication matricielle) dans un réseau neuronal, et les opérations de convolution (convolution). La puce Moussa utilise un format Flexpoint de faible précision, de sorte que la densité de l'opération est faible, mais la bande passante de la mémoire est relativement élevée. La puce Moussa sera expédiée avant la fin de 2017, et Facebook sera le premier à l'adopter. Terah Lyons, un ancien conseiller en politique technique de l'administration Obama, a conduit Amazon, Google, Facebook, Microsoft, DeepMind, Apple et d'autres fournisseurs d'apprentissage de machines importantes pour former le partenariat d'ai. L'objectif de l'organisation est de promouvoir le bien-être de la communauté grâce à l'intelligence artificielle. La nouvelle société des virgules ai pour les amateurs de voitures pour lancer l'EON, combinée avec l'enregistreur de la circulation et le dispositif d'affichage en temps réel, peut télécharger l'image du véhicule sur le nuage, puis par CHFFR cette analyse approfondie App Learning. Les images analysées peuvent être téléchargées instantanément sur le smartphone du pilote et sont fournies avec une fonction comme un affichage en voiture (HUD) par la balise icône. La puce de NVIDIA de Pegasus effectue 320 000 000 000 000 opérations par seconde, prétendant être la première plate-forme opérationnelle du monde capable de conduire une technologie de self-conduite de 5 niveaux. Le lancement plus tôt de la plate-forme de la série Drive PX à l'aide d'un SOC, a été en mesure d'atteindre le niveau 1 à 3 des normes de conduite automatique. Chaque équipe de développement a une préférence pour un logiciel qui permet un transfert en douceur de modèles écrits par différentes architectures d'ai, ARM, ultra micro, Huawei, IBM, Qualcomm (Qualcomm), et Intel a annoncé le soutien de l'Open Neural Network Interchange Format (ONXX), qui est dominé par Facebook et Microsoft. En conséquence, les réseaux neuronaux peuvent être transférés à d'autres cadres pour effectuer des déductions après l'achèvement de la formation. Onxx est sans aucun doute une grande aubaine pour les fabricants sans puces personnalisées et le manque de capacités logicielles. En utilisant l'interface gluon développée par le Framework Apache Mxnet, Amazon facilite également la construction et la formation du prototype du modèle d'apprentissage approfondi à travers les couches prédéfinies, l'optimiseur et le logiciel d'initialisation.
