[EDITION ABONNES] Le fabricant de mémoires Micron Technology a conclu un accord de collaboration avec l’équipementier allemand Continental afin d’adapter l'accélérateur d'apprentissage profond (deep learning) de la société américaine aux exigences des applications automobiles d'apprentissage automatique de prochaine génération. ...Dans ce cadre, les deux compères comptent collaborer au développement d’une version spécifique de la technologie DLA (Deep Learning Accelerator) de Micron qui soit flexible et évolutive tout en offrant une faible consommation et les performances nécessaires à la prise en charge des modèles de programmation standard de l'industrie.
Pour rappel, la technologie DLA est issue du rachat en 2019 de la start-up FWDNXT (à prononcer Forward Next) par Micron. La société américaine avait alors déclaré vouloir s’appuyer sur les technologies d’intelligence artificielle (IA) de la jeune pousse pour commercialiser des solutions requises pour l’analyse de données, notamment sur les marchés de l’Internet des objets et du traitement en périphérie de réseau (edge computing). L’objectif avoué était de combiner ressources de calcul, mémoire, outils et logiciels au sein d’une plate-forme de développement IA.
Micron et Continental vont en fait s’appuyer sur cette plate-forme pour explorer des architectures mémoire innovantes, optimisées pour des charges de travail IA comme l’apprentissage profond pour l’analyse de données. L’équipementier automobile envisage d’ailleurs de déployer des solutions de deep learning dans des domaines comme les systèmes d’assistance évoluée à la conduite ADAS, la surveillance de l’habitacle ou d'autres équipements de mobilité connectée et autonome.
« L'apprentissage automatique est un composant essentiel des systèmes ADAS et il est impératif de comprendre les exigences et les cas d'usage de ce marché, indique Steve Pawlowski, vice-président corporate en charge des Solutions de traitement avancées chez Micron. L'un des principaux objectifs de notre collaboration avec Continental est de créer une solution d'inférence agile en périphérie de réseau (edge) qui s’appuie sur l'apprentissage automatique et offre la facilité d'usage, l'échelonnabilité, la faible consommation et les hautes performances dont a besoin le secteur automobile. » A suivre donc.
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