对于RED AI应用程序的RISC-V来转向RISC-V，由NVIDIA提出的ARM加速了NVIDIA加速了，Facebook在法国研究实验室Cea-Leti的创新日，Facebook演讲时，AI科学家Yann Lecun表示。
“行业的变化和武器与NVIDIA会使人们感到不安，但RISC-V的出现将筹码与RISC-V核心和NPU（神经处理单元）看出，”他说。“这些非常便宜，不到10美元，其中许多都有许多人，这些都会变得无处不在，”他说。“我想知道RISC-V是否会接管那里的世界。”
他在Leti上驳斥了Leti的主要计划，这些计划在尖刺神经网络和模拟方法，如电阻RAM（RRAM），但这可能是从卷积神经网络（CNN）的发明者以及AI的图灵奖获得者的发明者。2018年。
“模拟实现面的主要问题是它很难使用模拟神经网的硬件复用，”他说。“当您进行卷积并重用硬件时，您必须进行硬件复用，因此您必须有一种方法来存储结果，然后您需要模拟内存或ADC和DAC转换器并杀死整个想法。所以除非我们有便宜的低功率模拟记忆，那就不会上班，“他说。“我令人怀疑，也许这将是Memristor阵列或闪闪奖金，但我有点持怀疑态度。”
“当然，Edge Ai是一个超级重要话题，”他说。“In the next two to three years, it’s not going to be exotic technologies, it’s about reducing the power consumption as much as possible, pruning the neural net, optimising the weights, shutting down parts of the system that aren’t used," said LeCun. "The target is AR devices with chips in the next two to three years with devices in the five years, and that’s coming,” he said.
