Пейшенс Стронг утверждает, что современные нейросети потребляют чрезмерную вычислительную мощность, эмулируя схемы в программном обеспечении, а не реализуя их в виде физического оборудования. В статье предлагается заменить эту эмуляцию полупроводниковым устройством, где веса и смещения хранятся в энергонезависимой памяти.

  • Веса и смещения реализуются как цифро-аналоговые преобразователи (DAC) с регистрами энергонезависимой памяти, сохраняющими данные при потере питания.
  • Функции активации реализуются с помощью быстродействующих транзисторов, которые срабатывают на основе пороговых значений напряжения или тока.
  • Устройство обрабатывает нейроны параллельно, предлагая потенциальное ускорение по сравнению с GPU и значительно более низкое энергопотребление.
  • Последующие выпуски ИИ можно перезаписывать непосредственно на энергонезависимый чип, сохраняя соответствие текущим практикам обновлений.

Автор утверждает, что этот подход устраняет необходимость в обычных компьютерах для обработки логики сети, оставляя им только функции ввода и вывода.