Créée en novembre 2018, la jeune société californienne SiMa.ai, qui a réussi à lever à ce jour la somme coquette de 140 millions de dollars, a lancé officiellement la commercialisation d’une puce-système dévolue à l’apprentissage automatique (MLSoC) en périphérie de réseau (edge) et annoncée comme à la fois performante et particulièrement sobre.

La puce MLSoC est présentée par ses concepteurs comme la première solution unifiée pour applications edge de vision industrielle embarquées, capable d’effectuer des calculs traditionnels et de l'inférence sûre et sécurisée à la fois hautes performances et basse consommation. La start-up estime offrir le nombre d’images traitées par seconde et par watt (FPS/W) le plus élevé du marché, de l’ordre de dix fois supérieur à celui affiché par des solutions concurrentes, et ce pour la consommation la plus faible.

Selon SiMa.ai, le marché global de la périphérie de réseau embarquée, estimé à environ 1 000 milliards de dollars, s’appuie à l’heure actuelle sur des technologies "héritées" qui limitent le rythme de l'innovation. Les applications de vision artificielle qui mettent en œuvre de l’apprentissage automatique (ML, Machine Learning) consomment de ce fait trop d’énergie, sont difficiles à déployer et manquent d'évolutivité, soutient la jeune entreprise qui estime combler ces lacunes avec sa plate-forme spécifiquement conçue pour un déploiement et une échelonnabilité des technologies ML en périphérie. Avec, en sus, un environnement de développement associé qui permettrait des itérations de design en quelques minutes.

« Nous avons examiné plus d'une douzaine de solutions de traitement edge, et nous n'avons jamais rien vu qui approche un tant soit peu les performances et l'efficacité énergétique de la plate-forme MLSoC de SiMa.ai, indique Karl Freund, fondateur de la société d’analyse spécialisée dans l’intelligence artificielle Cambrian AI Research. Leur solution est d'un ordre de grandeur plus rapide et plus sobre en énergie et ce en accélérant l'ensemble du pipeline de traitement de la vision, et pas seulement la partie liée à l'inférence ML. Les premiers utilisateurs trouvent par ailleurs qu'il est simple de mettre en œuvre l’approche de SiMa.ai dans leurs solutions actuelles. »

Parmi les partenaires qui ont contribué au développement et à la mise en production de la puce-système MLSoC, la start-up cite TSMC, Synopsys, Arm, GUC (Global Unichip Corp.) et Arteris (spécialiste des technologies de réseau sur puce NOC, Network On Chip). A noter que c’est le français Allegro DVT qui a fourni à SiMa.ai les IP de codage et de décodage vidéo intégrées dans la puce de la start-up.

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