Xmos et la start-up Plumerai apportent l’IA aux produits bas coût et basse consommation

[EDITION ABONNES] Spécialiste des microcontrôleurs multicœurs à vocation temps réel utilisés notamment dans les domaines de l’audio et du vocal, le britannique Xmos s’est engagé dans un partenariat stratégique avec son compatriote Plumerai, une start-up créée en 2017, ...afin de faire rimer intelligence artificielle (IA) avec faible consommation et bas coût. Ce partenariat vise à combiner la bibliothèque logicielle Larq de Plumerai, conçue pour entraîner les réseaux de neurones « binaires » (BNN), et le processeur crossover xcore.ai de Xmos apte, justement, à réaliser de manière native l’inférence de réseaux BNN.

Si l’on en croit les deux compères, l’association de ces deux technologies se caractérisera par une efficacité de deux à quatre fois supérieure à celle des solutions IA pour périphérie de réseau (edge) existantes.

Pour rappel, le processeur xcore.ai a été annoncé en février dernier. Architecturé autour de 16 cœurs logiques propriétaires prenant en charge des instructions scalaires, à virgule flottante et vectorielles, il a été conçu pour exécuter des inférences et des prises de décision en temps réel mais aussi du traitement du signal ainsi que des fonctions de contrôle et de communication en périphérie de réseau, et ce sans nécessiter de connexion au nuage. Avec ses ports entièrement programmables, ses performances d’exécution et ses capacités à prendre en charge des modèles de réseaux de neurones BNN et 8 bits (ainsi que 16 bits et 32 bits), le processeur xcore.ai serait capable de traiter les données et de prendre certaines décisions en local en seulement quelques nanosecondes, affirme Xmos.

Selon les deux partenaires, la plupart des réseaux de neurones codent les poids et les fonctions d’activation sur 8, 16 ou 32 bits, ce qui les rend lents et consommateurs d’énergie. Les réseaux BNN, quant à eux, restreignent le codage des paramètres (il peut y en avoir jusqu’à des dizaines de millions) à deux valeurs (+1, -1) et réduisent de manière drastique l’empreinte mémoire et la complexité de calcul. Pour Xmos et Plumerai, les réseaux BNN constituent donc la forme la plus efficace d'apprentissage en profondeur mais leur viabilité commerciale pose des défis importants. Ils exigent par exemple une attention particulière dans la conception des puces pour une inférence efficace et de nouveaux algorithmes logiciels pour le processus d’apprentissage.

C’est donc dans ce cadre que les deux sociétés comptent combiner leur expertise respective pour populariser les réseaux de neurones BNN et généraliser l’IA dans de nombreux produits embarqués. « Les BNN sont récemment apparus sur le devant de la scène avec le rachat de la société XNOR.ai par Apple pour un montant de 200 millions de dollars, indique Mark Lippett, le CEO de Xmos: Mais ce n’est guère surprenant qu'Apple explore les capacités de l'IA en périphérie de réseau avec des algorithmes évolués d'apprentissage automatique qui peuvent s’exécuter de manière efficace dans des environnements hors ligne à faible consommation. » A suivre donc.

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