Parece que cada vez mais fornecedores estão olhando para além da arquitetura x86 em busca dos grandes saltos de desempenho necessários para impulsionar coisas como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina. O Google e a IBM têm seus projetos de processadores, a Nvidia e a AMD estão posicionando suas GPUs como uma alternativa, e agora a NEC do Japão anunciou que um processador vetorial acelera o processamento de dados em mais de 50 vezes em comparação com a estrutura de computação em cluster Apache Spark.
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A empresa informou que seu processador vetorial, chamado Aurora Vector Engine, utiliza estruturas de dados de “matriz esparsa” para acelerar o desempenho do processador na execução de tarefas de aprendizado de máquina. Os computadores baseados em vetores são basicamente supercomputadores criados especificamente para lidar com grandes cálculos científicos e de engenharia. A Cray costumava construí-los nas décadas anteriores antes de mudar para os processadores x86.
Ele caiu em desuso à medida que o x86 diminuiu a diferença de desempenho, mas a NEC tem uma série de supercomputadores chamados SX que realmente aumentam a aposta. Cada CPU da nova geração, SX-ACE, pode gerar 256 gigaFLOPs de desempenho e endereçar 1 TB de memória, o que é bastante poderoso.
