[EDITION ABONNES] Depuis quelques mois, le consortium EEMBC, qui a développé des benchmarks dans les domaines des microcontrôleurs à ultrabasse consommation (ULPMark-CP, ULPMark-PP, ULPMark-CM) et des objets connectés (IoTMark-BLE), planche sur un banc d’essai applicable aux applications d’apprentissage automatique ...(ML, Machine Learning) embarquées sur des nœuds d’extrémité contraints à très faible consommation. Un domaine d'application rassemblé sous le sobriquet de TinyML.

L'enjeu est de taille. Selon la société d'études ABI Research, ce sont en effet 2,5 milliards de produits équipés d’une puce TinyML qui seront commercialisés en 2030, conséquence de plusieurs phénomènes concomitants comme les exigences de faible latence pour les applications d’intelligence artificielle (IA) et la disponibilité généralisée de puces IA à faible coût et particulièrement éco-efficaces (lire notre article ici).

Le futur banc d’essai, qui portera le nom d’ULPMark-ML, exploitera le framework de mesure développé par le consortium EEMBC pour ses benchmarks calibrés pour les plates-formes à ultrabasse consommation afin de quantifier l’éco-efficacité des moteurs d’inférence TinyML.

Placé sous a direction de Sebastian Ahmed de la société Silicon Labs, le groupe de travail mis en place est actuellement en train d’identifier des modèles adaptés aux contraintes des microcontrôleurs et autres « petits » processeurs neuronaux et de définir les règles à appliquer en cours d’exécution pour mesurer correctement l’énergie consommée.

Pour l’heure le groupe de travail réunit une douzaine de sociétés dont Eta Compute, STMicroelectronics, Synopsys, Cypress/Infineon, ON Semiconductor, Texas Instruments, Nordic Semiconductor, Arm, Renesas et Silicon Labs. Les entreprises de conseil Altran et Ignitarium participent aussi aux discussions.

On se souviendra qu’en 2019, le consortium EEMBC avait publié le benchmark MLMark, destiné à mesurer les performances des algorithmes d’apprentissage automatique s’exécutant sur des plates-formes embarquées en périphérie de réseau Internet (edge).

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