Каждый чип воспроизводит свой тип нейросетей.
Какими должны быть чипы для глубоких сетей , свёрточных и GAN .
Гугли "neural network on FPGA", всё давно уже есть.
Только какой смысл это здесь обсуждать? У тебя собственное производство чипов есть? Да у тебя наверняка даже FPGA в распоряжении нет, раз ты задаёшься такими наивными вопросами. Это всё дорогое развлечение, не для обычного двачера.
Для справки: FPGA может симулировать любой произвольный чип через программирование. Они используются для прототипирования новых чипов. Покупаешь плату с FPGA и экспериментируешь. Да, нейросетки FPGA ускоряют намного сильнее GPU, но стоимость одного чипа очень высокая и его память существенно ограничена по сравнению с CPU/GPU.
Обычно специализированные чипы создают для устоявшихся, стабильных алгоритмов. Нейросети находятся в стадии активного поиска новых, более эффективных алгоритмов, поэтому делать чипы, заточенные под конкретную архитектуру, рановато. Трансформеры те же постоянно оптимизируют...