L’américain Microchip Technology vient de réaliser, pour un montant non dévoilé, l’acquisition de la jeune société Neuronix AI Labs, fondée en 2020, basée à San Francisco et conceptrice d’une technologie d'optimisation des réseaux de neurones qui permet de réduire la consommation, la taille et les calculs pour des tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique, et ce tout en conservant une grande précision. Cette approche parcimonieuse des réseaux de neurones va apporter à Microchip un savoir-faire pointu pour ses solutions en périphérie de réseau (edge) économes en énergie et fondées sur la mise en œuvre d’algorithmes d’intelligence artificielle installés sur site sur des FPGA (la spécialité de Neuronix AI Labs).
Ainsi, selon Microchip, ses circuits programmables et puces-systèmes PolarFire de milieu de gamme qui procurent déjà une faible consommation d'énergie, associés à des capacités de sécurité pourront désormais accueillir des applications IA exigeantes. En d’autres termes, l'acquisition de la technologie de Neuronix AI Labs permettra à la société de réaliser le déploiement de systèmes edge IA rentables et à grande échelle dans des applications de vision, par exemple, soumis à des contraintes de coût, de taille et de consommation.
« L'acquisition de la technologie de Neuronix AI Labs améliorera notre efficacité énergétique pour les FPGA et les SoC déployés dans des systèmes intelligents en périphérie de réseau qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, explique Bruce Weyer, vice-président de l'unité FPGA de Microchip. La technologie Neuronix combinée à notre flux de conception VectorBlox induit une augmentation de l'efficacité des performances du réseau de neurones et offre des performances élevées en matière de Gops/watt (milliards d'opérations par seconde par watt). Les concepteurs système seront désormais en mesure de concevoir et de déployer du matériel à faible encombrement, auparavant difficile à mettre en œuvre en raison de contraintes de taille, thermiques ou électriques. »
Au-delà, la technologie acquise permettra aux concepteurs non spécialistes du domaine des FPGA d'exploiter de puissantes capacités de traitement parallèle à l'aide de modèles IA standard de l'industrie sans nécessiter une connaissance approfondie du flux de conception d’un circuit programmable. La combinaison de la propriété intellectuelle de Neuronix AI et des compilateurs et kits de conception de logiciels existants de Microchip assurant dans ce cadre l’implantation d’algorithmes d'IA/ML sur un FPGA sans avoir besoin d'une expertise d’un code RTL ou d'une connaissance approfondie de la structure FPGA sous-jacente. Cette approche permettra également la mise à jour et la mise à niveau des CNN (réseaux de neurones à convolution) sans avoir besoin de reprogrammer le matériel.
A noter que la semaine précédente Microchip avait réalisé une autre acquisition externe, celle de la société coréenne VSI, un spécialiste des technologies de connectivité haut débit à des caméras, capteurs et écrans pour les systèmes de conduite autonome et les cockpits numériques. Cette acquisition ajoute la technologie ASA Motion Link (*) de VSI, fondée sur la norme ASA (Automotive SerDes Alliance), au portefeuille de solutions pour réseaux automobiles Ethernet et PCIe de Microchip destinés à soutenir la création de véhicules définis par logiciel.
(*) L'Automotive SerDes Alliance (ASA) a été créée en 2019 et a publié en 2022 les premières spécifications ASA Motion Link (ASA-ML)
