Met de opmars van kunstmatige intelligentie – met name deep learning – zijn bakken rekenkracht en geheugen gemoeid. De race om hier ic’s voor te ontwikkelen, is dan ook in volle gang.
Exponentiële groei in rekenkracht, geheugencapaciteit en bandbreedte was de technologische enabler die de opleving in kunstmatige intelligentie de laatste jaren mogelijk maakte. Maar ai begint nu zijn eigen technologische agenda te stellen. Elk zichzelf respecterend chipbedrijf werkt ondertussen aan ai-silicium en de bijbehorende softwareraamwerken, en tientallen startups proberen met vernieuwende architecturen te komen om ai-taken dramatisch te versnellen.
Synopsys-topman Aart de Geus noemde kunstmatige intelligentie onlangs zelfs de aanjager van de halfgeleiderindustrie de komende decennia. Ai vergt namelijk ontzettend veel rekenkracht en data, en hoe meer, hoe beter de prestaties. Tegelijkertijd is traditionele hardware helemaal niet zo goed geschikt voor ai-taken. Althans, het kan beter op een aantal fronten. Google concludeerde in 2013 dat het de capaciteit van zijn datacentra zou moeten verdubbelen als alle Android-bezitters drie minuten per dag spraakherkenning zouden gaan gebruiken.
This article is exclusively available to premium members of Bits&Chips. Already a premium member? Please log in. Not yet a premium member? Become one for just €20 for the first year and enjoy all the benefits.
