На сучасным этапе (па стане на 2017 год) да класа нейронных працэсараў могуць ставіцца розныя па будове і спецыялізацыі тыпы чыпаў, напрыклад:
Нейраморфныя працэсары — пабудаваныя па кластарнай(руск.)(бел.асінхроннай(руск.)(бел. архітэктуры, распрацаванай у Карнельскім універсітэце (прынцыпова адрознай ад фон Нэйманаўскай і Гарвардскай(руск.)(бел. камп’ютарных архітэктур, якія выкарыстоўваюцца апошнія 70 гадоў у IT-галіне). У адрозненне ад традыцыйных вылічальных архітэктур, логіка нейраморфных працэсараў першапачаткова вузкаспецыялізаваная для стварэння і распрацоўкі розных відаў штучных нейронных сетак(руск.)(бел.. У будове выкарыстоўваюцца звычайныя транзістары, з якіх будуюцца вылічальныя ядры(руск.)(бел. (кожнае ядро, як правіла, змяшчае планавальнік заданняў, уласную памяць тыпу SRAM(руск.)(бел. і маршрутызатар для сувязі з іншымі ядрамі), кожнае з ядраў эмулюе працу некалькіх сотняў нейронаў і, такім чынам, адна інтэгральная схема, якая змяшчае некалькі тысяч такіх ядраў, алгарытмічна можа ўзнавіць масіў з некалькіх сотняў тысяч нейронаў і на парадак больш сінапсаў. Як правіла, такія працэсары ўжываюцца для алгарытмаў глыбокага машыннага навучання[2].
Тэнзарныя працэсары(руск.)(бел. — прылады, як правіла, з’яўляюцца супрацэсарамі(руск.)(бел., якія кіруюцца цэнтральным працэсарам, што аперуюць тэнзарамі(руск.)(бел. — аб’ектамі, якія апісваюць пераўтварэнні элементаў адной лінейнай прасторы ў іншую і могуць быць прадстаўлены як шматмерныя масівы лікаў[3], апрацоўка якіх ажыццяўляецца з дапамогай такіх праграмных бібліятэк, як, напрыклад, TensorFlow(руск.)(бел.. Яны, як правіла, абсталёўваюцца уласнай убудаванай аператыўнай памяццю і аперуюць нізкаразраднымі (8-бітнымі) лікамі, і вузкаспецыялізаваныя для выканання такіх аперацый, як матрычнае множанне і згортка(руск.)(бел., выкарыстоўваная для эмуляцыі згорткавых нейронных сетак(руск.)(бел., якія выкарыстоўваюцца для задач машыннага навучання[4].
Беспілотны лятальны апарат — напрыклад, навігацыйная сістэма заснаваная на чыпах Movidius Myriad 2(англ.)(бел. паспяхова кіруе аўтаномнымі беспілотнымі лятальнымі апаратамі.
IntelMovidius Myriad 2(англ.)(бел., які з’яўляецца шматядравым(руск.)(бел. ШІ-паскаральнікам, заснаваным на VLIW(руск.)(бел.-архітэктуры, з дапоўненымі вузламі, прызначанымі для апрацоўкі відэа.
Mobileye EyeQ(англ.)(бел. — гэта спецыялізаваны працэсар, які паскарае апрацоўку алгарытмаў машыннага гледжання для выкарыстання ў беспілотным аўтамабілі.
Google TPU(руск.)(бел. (англ.: Tensor Processing Unit) — прадстаўлены як паскаральнік для сістэмы GoogleTensorFlow(руск.)(бел., якая шырока ўжываецца для згорткавых нейронных сетак. Сфакусаваны на вялікім аб’ёме арыфметыкі 8-бітнай дакладнасці.
Huawei Ascend 310/Ascend 910 — першыя два чыпы аптымізаваныя пад рашэнні задач штучнага інтэлекту з лінейкі Ascend кампаніі Huawei[6].
IntelNervana NNP(англ.)(бел. (англ.: Neural Network Processor) — гэта першы камерцыйна даступны тэнзарны працэсар, прызначаны для пабудовы сетак глыбокага навучання, кампанія Facebook была партнёрам у працэсе яго праектавання[7][8]. Qualcomm(руск.)(бел. Cloud AI 100 — паскаральнік штучнага інтэлекту, прызначаны для выкарыстання ў складзе хмарных платформаў, які падтрымлівае праграмныя бібліятэкі PyTorch(руск.)(бел., Glow(руск.)(бел., TensorFlow(руск.)(бел., Keras(руск.)(бел. і ONNX(руск.)(бел.[9].
Нейраморфныя працэсары:
IBMTrueNorth(руск.)(бел. — нейраморфны працэсар, пабудаваны па прынцыпе ўзаемадзеяння нейронаў, а не традыцыйнай арыфметыкі. Частата імпульсаў прадстаўляе інтэнсіўнасць сігналу. Па стане на 2016 год сярод даследчыкаў ШІ няма кансенсусу, ці з’яўляецца гэта правільным шляхам для прасоўвання, але некаторыя вынікі з’яўляюцца шматабяцальнымі, з прадэманстраванай вялікай эканоміяй энергіі для задач машыннага зроку.
Adapteva Epiphany(англ.)(бел. — прызначаны як супрацэсар, уключае мадэль блакнотнай памяці(англ.)(бел.сеткі на крышталі(англ.)(бел., падыходзіць да мадэлі праграмавання патокам інфармацыі, якая павінна падыходзіць для многіх задач машыннага навучання.
Cambricon(англ.)(бел. Mlu100 — карта пашырэння PCI Express з ШІ-працэсарам магутнасцю 64 TFLOPS з палавіннай дакладнасцю або 128 TOPS для вылічэнняў INT8.
Cerebras Wafer Scale Engine(руск.)(бел. (WSE, CS-1) — эксперыментальны суперпрацэсар кампаніі Cerebras(руск.)(бел., змяшчае 1,2 трлн транзістараў, арганізаваных у 400 000 ШІ-аптымізаваных вылічальных ядраў і 18 Гбайт лакальнай размеркаванай памяці SRAM(руск.)(бел. і ўсё гэта звязана ячэістай сеткай з агульнай прадукцыйнасцю 100 петабіт у секунду. Чып Cerebras ― гэта фактычна суперкамп’ютар на чыпе, дзе вылічальныя ядры SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) ― цалкам праграмуемыя і могуць быць аптымізаваныя для працы з любымі нейроннымі сеткамі.
KnuPath(англ.)(бел. — працэсар кампаніі KnuEdge(англ.)(бел., прызначаны для працы ў сістэмах распазнання маўлення і іншых галінах машыннага навучання, ён выкарыстоўвае злучальную тэхналогію LambdaFabric і дазваляе аб’ядноўваць у адзіную сістэму да 512 тысяч працэсараў.
Nvidia Volta(англ.)(бел. — графічныя працэсары(руск.)(бел. (GPU) архітэктуры Volta (2017 год) кампаніі Nvidia (такія як Volta GV100), утрымліваюць да 640 спецыяльных ядраў для тэнзарных вылічэнняў[11].
Nvidia Turing(англ.)(бел. — графічныя працэсары архітэктуры Turing (2018 год) кампаніі Nvidia (такія як NVIDIA TU104), утрымліваюць да 576 спецыяльных ядраў для тэнзарных вылічэнняў[12].
Nvidia DGX-1(англ.)(бел. — спецыялізаваны сервер, які складаецца з 2 цэнтральных працэсараў і 8 GPU Nvidia Volta GV100(англ.)(бел. (5120 тэнзарных ядраў), звязаных праз хуткую шыну NVLink[13]. Спецыялізаваная архітэктура памяці(англ.)(бел. ў гэтай сістэмы з’яўляецца асабліва прыдатнай для пабудовы сетак глыбокага навучання(руск.)(бел.[14][15].
AMDRadeon Instinct(англ.)(бел. — спецыялізаваная GPGPU(руск.)(бел. — плата кампаніі AMD, прапанаваная як паскаральнік для задач глыбокага навучання[16][17].
ШІ-паскаральнікі ў выглядзе ўнутраных супрацэсараў (апаратных ШІ-блокаў)
PowerVR(руск.)(бел. 2nx NNA (Neural Network Accelerator) — сямейства ліцэнзуемых IP-модуляў для машыннага навучання кампаніі Imagination Technologies(руск.)(бел.[19].
Навуковыя даследаванні і прадукты, якія распрацоўваюцца
Eyeriss(англ.)(бел. — распрацоўка, накіравана на згорткавыя нейронныя сеткі(руск.)(бел. з ужываннем блакнотнай памяці і сеткавай архітэктуры ў межах крышталя.
Fujitsu DLU(англ.)(бел. — шматблочны і шмат’ядравы супрацэсар кампаніі Fujitsu(руск.)(бел. які выкарыстоўвае вылічэнні з нізкай дакладнасцю і прызначаны для глыбокага машыннага навучання.
Intel Loihi(англ.)(бел. — нейраморфны працэсар кампаніі Intel, які спалучае працэсы навучання, трэніроўкі і прыняцця рашэнняў у адным чыпе, дазваляючы сістэме быць аўтаномнай і «кемлівай» без падлучэння да воблака(руск.)(бел.. Напрыклад, пры навучанні з дапамогай базы дадзеных MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) працэсар Loihi аказваецца ў 1 млн разоў лепш, чым іншыя тыповыя спайкавыя нейронныя сеткі.
Kalray(англ.)(бел. — паказала MPPA(англ.)(бел. і паведаміла аб павышэнні эфектыўнасці згорткавых нейронных сетак у параўнанні з GPU(руск.)(бел..
SpiNNaker — масава-паралельная(руск.)(бел. камп’ютарная архітэктура, якая спалучае ядры традыцыйнай ARM-архітэктуры(руск.)(бел. з удасканаленай сеткавай структурай, спецыялізаванай для мадэлявання буйной нейроннай сеткі.
Zeroth NPU(англ.)(бел. — распрацоўка кампаніі Qualcomm, накіраваная непасрэдна на прыўнясенне магчымасцей распазнання размовы і малюнкаў у мабільныя прылады.
IVA TPU — тэнзарны працэсар, над стварэннем якога працуе расійская кампанія Iva Technologies. У кастрычніку 2020 года былі апублікаваныя вынікі тэставання архітэктуры паскаральніка разліку нейронных сетак IVA TPU, праведзенага міжнародным кансорцыумам MLPerf (заснаваны ў 2018 годзе Baidu, Google, Harvard University, Stanford University, University of California, Berkeley).