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Xilinx pousse ses plates-formes d’accélération programmables Versal à gérer l’IA en périphérie de réseau

Publié le 11 juin 2021 à 07:45 par Pierrick Arlot        Composant  Xilinx

Versal AI Edge

Avec la famille de puces ACAP (Adaptive Compute Acceleration Platform) Versal AI Edge, Xilinx entend bien jouer sa partition sur le marché de l’intelligence artificielle (IA) en périphérie de réseau (edge), voire au sein même des nœuds d’extrémité. Et ce sur des marchés aussi divers que la conduite autonome, la robotique collaborative, les systèmes médicaux et industriels préventifs ou les missions critiques dans les domaines de l’aérospatial et de la Défense.

Reprenant la structure architecturale ACAP Versal gravée selon un procédé 7 nm dévoilée en 2018, les circuits Versal AI Edge, dont les livraisons sont prévues à partir du premier semestre 2022, affichent selon l’Américain un rapport performances IA par watt quatre fois supérieur à celui des processeurs graphiques (GPU) et une densité de calcul dix fois supérieure à celle des puces-systèmes MPSoC Zynq UltraScale+ de précédente génération.

Pour rappel, les plates-formes ACAP, dont les moutures Versal AI Core et Versal Prime sont aujourd’hui entrées en production, associent sur une seule puce une matrice FPGA et des blocs DSP programmables au niveau matériel, un SoC multicœur (avec processeurs d'application et processeurs temps réel) et un ou plusieurs moteurs de calcul programmables au niveau logiciel mais adaptables au niveau matériel, le tout étant relié par un réseau-sur-puce (NOC, Network-On-Chip).

Selon Xilinx, ces plates-formes sont donc modifiables aussi bien au niveau logiciel que matériel et s’adaptent dynamiquement aux besoins d’un large éventail d’applications et charges de travail, du cloud jusqu’à la périphérie de réseau. A ce titre, les puces Versal AI Edge constituent le point d’entrée de cette famille. Elles miniaturisent l’architecture Versal pour les traitements IA à faible latence en la rendant en pratique moins énergivore (avec une enveloppe thermique qui commence à 6 W) tout en assurant les mécanismes de sécurité et de sûreté requis par les applications edge.

« Les applications de type edge computing nécessitent une architecture capable d'évoluer et de répondre à de nouvelles exigences et de nouveaux scénarios grâce à un ensemble de capacités de traitement flexibles, le tout dans des contraintes thermiques et de latence strictes, précise Sumit Shah, directeur marketing et management produits de Xilinx. La famille Versal AI Edge offre ces caractéristiques clés, ce qui en fait un ajout essentiel au portefeuille Versal avec des composants qui répondent à un large éventail d’applications, des capteurs intelligents en périphérie jusqu’aux accélérateurs CPU. »

En tant que plates-formes hétérogènes, les puces Versal AI Edge sont capables d’adapter les capacités de traitement aux applications et aux algorithmes à exécuter. Ainsi le double cœur Arm Cortex-A72 et le double cœur temps réel Cortex-R5F - qui forment ce que Xilinx nomme les « moteurs scalaires » (Scalar Engines) - s’occupent des traitements embarqués traditionnels (dont l’exécution du code critique), tandis que la logique programmable (Adaptable Engines) prend à sa charge des fonctionnalités programmables telles que la fusion de capteurs, les divers pré- et post-traitements, la mise en réseau déterministe, la commande moteur, l’isolation des fonctions critiques ou la gestion des redondances matérielles et de la tolérance aux fautes.

Enfin les « moteurs intelligents » (Intelligent Engines), constitués des moteurs IA et des moteurs DSP, prennent à leur compte des tâches comme l’inférence IA (jusqu’à 479 Tops INT4) et les opérations de traitement du signal dans les domaines de la vision, du radar, du lidar et de la radio logicielle.

Côté connectivité, les puces Versal AI Edge disposent d’interfaces mémoire LPDDR-4266, d’émetteur/récepteurs à 32 Gbit/s, de liens Ethernet multidébits à 40 Gbit/s et PCIe Gen4 (avec CCIX) et d’interfaces Mipi natives pour la connexion de capteurs de vision jusqu’à une résolution de 8 Mpixels.

On notera aussi que Xilinx a intégré dans ses circuits des moteurs IA dotés d’une capacité de traitement de l’apprentissage automatique quatre fois supérieure à celle de l’architecture AI Engine initiale. L’Américain a par ailleurs glissé dans les Versal AI Edge une mémoire RAM d’accélération dotée d’une hiérarchie mémoire améliorée pour répondre aux besoins d’algorithmes IA toujours en évolution.

Si l’on en croit Xilinx, ces puces peuvent répondre aux exigences de sûreté de fonctionnement stipulées dans les normes CEI 61508 (industriel), DO-254/178 (avionique) et ISO 26262 (automobile) et ce jusqu’aux niveaux Asil-C pour la protection contre les défaillances matérielles aléatoires et Asil-D pour la protection contre les erreurs systématiques. Précisons qu’à terme l’Américain compte proposer des versions des puces Versal IA Edge qualifiées pour la Défense et l’automobile.

Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA

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