Avec le français GML, le marché des puces IA optimisées pour l’embarqué compte un nouvel acteur

[EDITION ABONNES] Dans une récente étude (voir notre article ici), ABI Research notait que le marché des puces IA pour périphérie de réseau (edge) était marqué par l’arrivée de nouveaux venus pratiquement tous les mois. A cette liste déjà longue, il faudra donc ajouter le nom de la société française GrAI Matter Labs (GML), ...créée en 2016 avec des équipes réparties entre Paris, Eindhoven (Pays-Bas) et Milpitas (Californie).

La start-up compte échantillonner dans les semaines qui viennent son premier rejeton, estampillé GrAI One et présenté comme le premier processeur à intelligence artificielle (IA) optimisé pour un traitement à latence ultrafaible et basse consommation en périphérie de réseau. Reposant sur la technologie NeuronFlow de la société, la puce GrAI One peut ainsi réduire à quelques microsecondes le temps de latence de bout en bout pour les réseaux de neurones à apprentissage profond comme PilotNet. (PilotNet est un réseau de neurones entraîné à générer des angles de braquage pour une automobile à partir d’images routières.)

Selon la jeune société, NeuronFlow combine le paradigme des flux de données dynamiques avec le calcul neuromorphique pour produire un traitement en réseau massivement parallèle. Plus prosaïquement, la puce GrAI One de 20 mm2, entièrement numérique, implémente un maillage de 196 cœurs de neurones associés à des mémoires neurone/synapse locales pour un total de 200 000 neurones actifs. Elle est dotée d’une interface GPIO permettant de soulager un processeur hôte des charges de travail IA critiques en termes de latence.

La consommation a également été soignée puisque elle peut être réduite à seulement 35 mW même pour une utilisation à 100% des cœurs de neurones, assure GML qui destine la puce GrAI One aux applications edge critiques dans les domaines de la navigation autonome, des interactions homme-machine et des soins de santé intelligents.

Le processeur neuromorphique de la start-up est accompagné du kit de développement logiciel GrAIFlow de GML qui s’accommode de la programmation classique et de l’apprentissage automatique via des langages standard tels que TensorFlow, Python et C++. Le kit, qui est déjà disponible pour l’évaluation de l’architecture et la programmation d’application, comprend un compilateur, un simulateur, un débogueur, un éditeur graphique et des API de calcul et de réseau.

« L’exécution des applications IA de type edge sur la puce GrAI One est de plusieurs ordres de grandeur plus rapide que sur les architectures traditionnelles, tout en maintenant une empreinte énergétique adaptée aux équipements alimentés par batterie, affirme Ingolf Held, le CEO de GML qui a levé 15 millions de dollars en 2018 lors d’un tour de table mené par iBionext Network. Avec GrAIFlow, nous offrons à nos clients l’opportunité d’explorer de nouveaux cas d’usage à ultrafaible latence, afin qu’ils puissent apporter leurs innovations à tous les équipements en périphérie de réseau. »

Créé sous le nom de Brainiac en 2016 par Ryad Benosman, Bernard Gilly, Bernabe Linares-Barranco, Giacomo Indiveri, Siohoi Leng et Atul Sinha, GML s’appuie sur des recherches menées pendant vingt ans sur le cerveau humain à l’Institut de la vision de l’université Pierre et Marie Curie (UPMC).

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