Исследователи Технологического университета Эйндховена (Нидерланды) разработали в рамках европейского проекта CONVOLVE прототип специализированного процессора для граничных ИИ-вычислений с ультранизким энергопотреблением в сотни мВт (ultra‑low‑power edge), который предназначен для пользовательских устройств — смартфонов, ноутбуков и домашних контроллеров. Результаты их работы представлены на Европейской конференции по исследованиям в области твердотельной электроники, проведенной в первой декаде сентября в Испании, — ESSERC 2026.

Цель проекта — перенести часть ИИ‑нагрузок из крупных дата‑центров на «край» сети (edge computing), сократив объем передаваемых данных, задержки и энергопотребление. Это особенно актуально на фоне роста генеративного ИИ и связанного с ним спроса на вычислительные мощности, электроэнергию и воду для охлаждения серверов.

Главная особенность подхода исследователей голландского университета — кросс‑уровневая методология проектирования чипа, основанная на совместной оптимизации алгоритмов ИИ, архитектуры процессора, подсистемы памяти и аналоговых/цифровых схем. Это позволило сбалансировать точность моделей, программируемость, быстродействие, площадь кристалла и энергозатраты

В прототипе, получившем название Chimera, сочетаются программируемые ядра RISC‑V и специализированные ИИ‑ускорители, в которых используются решения, максимально приближающие вычисления к памяти или переностящие их в память (memory‑centric), а также нейроморфные компоненты. Первые минимизируют перемещение данных — один из главных источников энергопотребления в современных ИИ‑системах. Вторые позволяют эффективно обрабатывать потоковые и событийно‑ориентированные данные, снижая среднее энергопотребление.

Эффективность решения проверялась моделированием и на изготовленных реальных образцах. На прототипах запускались реалистичные ИИ‑задачи, после чего измерялись энергоэффективность, пропускная способность, задержки, занимаемая площадь и точность результатов. Полученные показатели подтверждают преимущество нового подхода перед рядом существующих решений в целевых сценариях граничных вычислений, утверждают авторы работы.

Они считают также, что, помимо мобильных устройств, новые чипы могут применяться в домашних энергетических хабах, координирующих работу солнечных панелей, тепловых насосов, накопителей и зарядку электромобилей.. В условиях перегрузки сетей и динамических тарифов контроллеры на их основе смогут быстро определить оптимальные режимы, что потребует локальной энергоэффективной вычислительной мощности.

Методология и полученные результаты привлекли внимание индустриальных партнеров проекта, которые могут первыми применить их в своих продуктах для граничных ИИ‑систем.