由于，人工智能（AI）担负工作与目前大多数计算机的运算工作有些不同。然而，AI隐含着分析预测、推理、直观的能力与功能。实时是最有创意的机器学习算法也受到现有机器硬件能力的束缚。因此，若要在AI方面取得长足进步，我们必须在硬件上进行改变，或是半导体材料上进行突破。演变从GPU开始，引入模拟设备（analogdevices），然后演变成为具容错性量子计算机（faulttolerantquantumcomputers）。现在从大规模分布式深度学习算法应用于图形处理器（GPU）开始将高速移动的数据，达到最终理解图像和声音。DDL算法对视频和音频数据进行训练，GPU越多表示学习速度越快。
目前，IBM创下纪录：随着更多GPU加入能提升达到95％效率，就能识别750万个图像达到33.8％，使用256个GPU于64个Minsky电源系统上。自2009年以来，随着GPU模型训练从视频游戏图形加速器转向深度学习，使分布式深度学习每年以约2.5倍的速度发展。所以IBM曾于2017年IEEE国际电子设备会议（2017IEEEInternationalElectronDevicesMeeting）针对应用材料发表SemiconductorFuturescapes：NewTechnologies，NewSolutions，谈到需要开发哪些技术才能延续这种进步速度并超越GPU？
如何超越GPUIBM研究公司认为，GPU的转变分为三个阶段进行：
1、首先将在短期内利用GPU和传统的CMOS构建新的加速器以继续进行；
2、其次将寻找利用低精密度和模拟设备（analogdevices）来进一步降低功率和提高性能的方法；
3、然后进入量子计算时代，它可是一个机会，能提供全新的方法。在CMOS上的加速器还有很多工作要做，因为机器学习模型可以容忍不精确的计算。正因为“学习”模型可以借助错误学习而发挥作用，然而，在银行交易是无法容忍有一些许的错误。预估，精准运算快速的趋势，到2022年每年以2.5倍在提高。所以，我们还有五年时间来突破模拟设备（analogdevices），将数据移入和移出内存以降低深度学习网络的训练时间。因此，analogdevices寻找可以结合内存和运算，对于类神经演算的进展将是非常重要的。类神经演算如同模拟脑细胞。神经元（neurons）结构相互连接以低功率讯号突破von-Neumann的来回瓶颈（von-Neumann’sback-and-forthbottleneck），使这些讯号直接在神经元之间传递，以实现更高效的计算。美国空军研究实验室正在测试IBMTrueNorth神经突触系统的64芯片数组，专为深度神经网络推理和挖掘信息而设计。该系统使用标准CMOS，但仅消耗10瓦的能量来驱动其6400万个神经元和160亿个突触。但相变化内存（phasechangememory）是下一代内存材料，可能是针对深度学习网络优化的首款仿真器件。