对于安全故障操作或迅速响应，计算可能无法全部在云端完成。我们发现计算需要移出网络边缘，并向用户靠拢。新兴智能电器和AR/VR接口需要高性能的计算能力分配到本地，包括汽车、住宅、企业或细胞塔中，同时依然需要连接到云端。
数以百万计的“物联网”设备中普遍存在的传感器，以及随着我们工作和个人生活大部分实现数字化，都会创造数据大爆炸。海量数据需要新的技术进行实时处理和分析。我们希望以全新的方式利用这些数据，比如在AR和VR混合环境中，我们可以在所在空间中看到覆盖的信息和混合呈现的图像。从根本上说，这样的要求改变了我们与技术互动的方式，要求更高的计算性能。
这种力量能让虚拟现实和增强现实渲染逼真的图像，将符合情境的信息或图形覆盖到真实世界的视觉上。英国皇家医学院已经在VR中记录手术，你可以很容易想象AR覆盖提供的实时信息帮助医生更精确地完成手术。这些都是真正的颠覆性应用。如果计算能够按照当前步伐进步，这种颠覆将会影响所有行业。可是，如何能够在摩尔定律衰落时保持这种进步速度？如何才能提供更多计算能力？
事实证明，工程师们可以操纵更多杠杆以推动未来计算性能提高。这就是我所谓的摩尔定律+（Moore’s Law Plus），它将要求工程师更具创意，进行跨学科、跨行业协作。摩尔定律+在四个方面打开了“创新之门”：
1.更小的半导体设备与更具成本效益的包装和互联网技术相结合，这将使芯片技术以更新颖的方式灵活结合。
2.利用计算处理器（CPU和GPU）的异构混合以及专门的孵化器，使用来自高级记忆中的数据训练这些引擎。
3.打造易于编程和利用异构计算的开源软件项目和开发框架
