左の表はCPUとソフトウェアによるサポートベクトルマシンの学習性能(左)と、試作したプロセッサの学習性能(右)の比較。右のグラフは学習におけるエネルギー効率とシリコンダイ面積を比較したもの。試作したプロセッサのエネルギー効率はCPUに比べて15万倍と高く、シリコン面積は364分の1と小さい。国立台湾大学と国立台湾大学病院、国立交通大学の共同研究チームが2018年のVLSIシンポジウムで発表した論文(論文番号C24-3)から

左の表はCPUとソフトウェアによるサポートベクトルマシンの学習性能(左)と、試作したプロセッサの学習性能(右)の比較。右のグラフは学習におけるエネルギー効率とシリコンダイ面積を比較したもの。試作したプロセッサのエネルギー効率はCPUに比べて15万倍と高く、シリコン面積は364分の1と小さい。国立台湾大学と国立台湾大学病院、国立交通大学の共同研究チームが2018年のVLSIシンポジウムで発表した論文(論文番号C24-3)から