Umělá inteligence a strojové učení jsou v současné podobě podle mnohých komentátorů spíše marketingovým sloganem než realitou. Jiní to vidí přesně opačně. Britská firma Graphcore pak dokonce přichází s myšlenkou, že v reakci na tento trend vznikne zcela nový typ procesoru.
Graphcore přichází s konceptem Intelligent Processing Unit (IPU). Strojové učení, respektive hluboké učení neuronových sítí podle firmy obnáší specifické typy výpočtů, jimž je vhodné vyhradit i na míru navrženou architekturu.
Vedle CPU a grafických procesorů by tak přibyl další specializovaný systém. IPU má mít speciální vlastnosti, podporovat masivní paralelismus, nabízí optimalizaci pro vícedimenzionální modely, naopak menší jsou nároky na operace s čísly s pohyblivou řádovou čárkou. Výpočetní hustota procesorů IPU by stávající CPU i grafické procesory měla výrazně překonávat, vzhledem k výkonu budou mít procesory IPU také obrovskou paměť. Technický ředitel Graphcore Simon Knowles současně uvádí, že dnešní CPU, snad s výjimkou Xeon Phi, jsou pro strojové učení vysloveně nevhodné. Grafické procesory zase mají být podle něj pro většinu aplikací umělé inteligence nehospodárné, protože tyto aplikace nevyžadují velkou přesnost aritmetických výpočtů.
Nápad Graphcore zase není tak mimo, protože např. i Microsoft ve svých iniciativách v oblasti strojového učení předpokládá specializovaný hardware, nikoliv běžné serverové procesory. Microsoft ovšem spoléhá především na programovatelná hradlová pole (FPGA). Graphcore tvrdí, že FPGA ale neposkytují dostatečnou pružnost, obtížně se pro ně píše software, nabízejí jen malý výpočetní výkon a spotřebovávají příliš energie. Google zase využívá pro projekty strojového učení vlastní integrované zákaznické obvody (ASIC) Tensor Processing Unit a knihovnu TensorFlow.
Graphcore chce své produkty dostat na trh ještě v tomto roce.