Im Leerlauf befindliche, Prodigy-getriebene Universal-Server in Hyperscale-Datacentern könnten außerhalb der Hauptlastzeiten die zehn-fachen Ressourcen für Training/Inferenz neuronaler Netzwerke aufbieten als aktuell möglich; ohne zusätzliche Investitionen - schließlich wurden die Prodigy-getriebenen Universal-Server bereits angeschafft und abbezahlt.
Im Hinblick auf die Ausweitung von KI auf immer anspruchsvollere Bereiche - wie etwa Spiking Neural Nets, Explainable AI, Symbolic AI und Bio AI - wird Prodigy die um Größenordnungen bessere Performance im Vergleich zur Konkurrenz bieten.
Der Prodigy-basierte TPU-Prozessorkern von Tachyum wird als lizenzierbarer Soft-IP-Core angeboten werden. Damit wird Edge-Computing- und IOT-Produkten die direkte Nutzung hoch-performanter KI-Fähigkeiten ermöglicht - zu wirklich niedrigen Kosten. IOT-Produkte werden hoch-performante KI-Interferenz miteingebaut haben - optimiert zur Nutzung von Prodigy-basiertem KI-Training via Cloud oder dem Homeoffice.