Le domaine de l’apprentissage profond est encore en évolution. Les experts considèrent que les réseaux neuronaux peuvent réaliser beaucoup de calculs avec peu d’énergie, à condition que la puce se rapproche d’une réponse en utilisant des maths de faible précision. C’est particulièrement utile pour les appareils mobiles et autres appareils soumis à des contraintes d’alimentation. Mais certaines tâches, en particulier la formation d’un réseau neuronal nécessitent encore de la précision. IBM a récemment dévoilé sa nouvelle solution, toujours un prototype, lors des symposiums de l’IEEE VLSI : une puce qui fait aussi bien les deux.
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