Существует одна основная причина, по которой в современных мобильных устройствах до сих пор не получили распространение нейронные сети: энергопотребление. Многие эти напоминающие мозг системы искусственного интеллекта работают на основе больших многоядерных графических процессоров, которым не место в помещающемся в кармане устройстве. Массачусетский Технологический Институт предлагает своё решение проблемы. Недавно он представил чип Eyeriss, который принесёт нейронные сети в устройства с низким энергопотреблением. Он обладает 168 ядрами и потребляет в 10 раз меньше энергии, чем графические процессоры в современных смартфонах, поэтому о быстром расходе заряда аккумулятора можно не беспокоиться.
Eyeriss при любой возможности избегает лишний раз передавать данные. Каждое ядро (нейрон) обладает собственной памятью, сжимая данные при обмене. Объём проделываемой работы сводится к минимуму. Ближайшие ядра могут общаться друг с другом напрямую, не общаясь с центральным ресурсом (например, главной памятью), если нужные им данные при этом доступны. Кроме того, специальная цепь делегирования даёт ядрам такой объём работы, с которым они могут справиться без необходимости получения дополнительных данных.
Ничего не говорится о том, когда чип Eyeriss появится в устройствах на прилавках магазинов, однако влияние машинного обучения может быть огромным. Смартфон и другие устройства смогут выполнять обработку данных при помощи ИИ локально, не отправляя данные на сервер в Интернете, что вызывает задержки и повышает риски для безопасности. Устройства научатся адаптироваться к новым сценариям использования и узнавать своё окружение. В разработке чипа принимал участие один из специалистов компании Nvidia, что повышает надежды на его практическое применение в будущем.