AMD se renforce encore dans le domaine de l’IA en rachetant son compatriote Nod.ai

AMD Nod.AI

Le renforcement des compétences en intelligence artificielle est au programme de nombreuses sociétés de semi-conducteurs. AMD ne fait pas exception à la règle. Après avoir mis la main il y a quelques semaines sur le français Mipsology, la firme américaine annonce la signature d’un accord définitif de rachat de son compatriote Nod.ai, créé en 2013 sous le nom de Nod Labs, afin d’étoffer les capacités IA logicielles "ouvertes" de la société de semi-conducteurs.

AMD s’offre ainsi une équipe expérimentée qui a développé une technologie logicielle censée accélérer le déploiement de solutions IA optimisées pour les accélérateurs pour centres de données AMD Instinct, les processeurs IA Ryzen, les processeurs Epyc, les puces-systèmes Versal et les puces graphiques Radeon de l’Américain.

« L'acquisition de Nod.ai devrait améliorer considérablement notre capacité à fournir à nos clients dans le domaine de l’intelligence artificielle du logiciel ouvert leur permettant de déployer facilement des modèles IA performants adaptés aux ressources matérielles AMD, indique Vamsi Boppana, vice-président du groupe IA chez AMD. L’équipe Nod.ai va accélérer notre capacité à faire progresser la technologie de compilation open source et à proposer des solutions IA portables sur l'ensemble de notre portefeuille de produits. Les technologies de Nod.ai sont déjà largement déployées dans le cloud, en périphérie de réseau (edge) et sur une large gamme d’équipements d’extrémité. »

Nod.ai maintient et contribue notamment de façon majeure à certains des référentiels IA les plus importants comme la bibliothèque C++ open source de logiciels d’apprentissage automatique (ML) Shark, le framework ML de compilation de modèles PyTorch Torch-MLIR et la technologie de génération de code OpenXLA/IREE.

Selon AMD, les capacités logicielles d'automatisation du compilateur Shark de Nod.ai réduisent le besoin d'optimisation manuelle et le temps requis pour déployer des modèles IA très performants aptes à s’exécuter sur des plates-formes bâties sur les architectures CDNA, XDNA, RDN et Zen de la société de semi-conducteurs.