- Microchip Technology a fait l’acquisition de Neuronix AI Labs afin d’étoffer les capacités de traitement de ses solutions à faible consommation d’énergie basées sur l’intelligence artificielle, déployées sur des circuits intégrés programmables par l’utilisateur (FPGA).
- Neuronix AI Labs propose une technologie d’optimisation de l’espacement des réseaux neuronaux qui vise à réduire la puissance, la taille et les calculs pour des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation sémantique, tout en conservant la précision requise.
Grâce à cette acquisition, Microchip compte développer son offre de composants conçus pour les applications de vision par ordinateur déployées sur des systèmes soumis à des contraintes de coût, de taille et de consommation d’énergie. L’entreprise américaine souhaite notamment multiplier la puissance de traitement à base de techniques IA/ML (Intelligence artificielle/Machine learning) sur les FPGA d’entrée et de milieu de gamme.
« L’acquisition de la technologie de Neuronix AI Labs améliorera l’efficacité énergétique des FPGA et des systèmes sur puce (SoC) déployés dans les systèmes périphériques qui mettent en œuvre des algorithmes d’IA/ML. Les concepteurs seront désormais en mesure d’architecturer et de déployer du matériel à faible encombrement qui était auparavant difficile à développer en raison de contraintes dimensionnelles, thermiques ou énergétiques », a déclaré Bruce Weyer, vice-président de l’unité commerciale FPGA de Microchip.
La technologie Neuronix combinée au flux de conception VectorBlox™ devrait permettre d’augmenter l’efficacité des réseaux neuronaux et les taux GOPS/watt (milliards d’opérations par seconde par watt) des FPGA et SoC faible consommation de la gamme PolarFire.
Selon Microchip, la technologie de Neuronix AI Labs permettra aux concepteurs d’exploiter des capacités de traitement parallèle sur des infrastructures d’IA standard sans avoir besoin de connaissances approfondies en matière de flux de conception FPGA.
La combinaison de la propriété intellectuelle de Neuronix en matière d’IA et des compilateurs et kits de conception de logiciels existants de Microchip permettrait de mettre en œuvre des algorithmes d’IA/ML sur un FPGA personnalisable sans qu’il soit nécessaire d’avoir une expertise concernant la description des architectures microélectronique (RTL pour Register Transfer Level) ou une connaissance approfondie de la structure FPGA sous-jacente. Cela permettra également la mise à jour et l’amélioration à la volée des réseaux de neurones convolutifs (CNN pour Convolutional Neural Network) sans avoir à reprogrammer le matériel.
