Puces IA pour l’embarqué : la start-up SiMa.ai lève 80 millions de dollars

SiMa.ai

Créée en novembre 2018, la jeune société californienne SiMa.ai, qui compte échantillonner cette année une puce-système d’apprentissage automatique (MLSoC) pour périphérie de réseau (edge) à la fois performante et particulièrement sobre, vient de boucler un tour de table de 80 millions de dollars ...auprès de Fidelity Management & Research Company avec la participation d'Adage Capital Management et des investisseurs existants (Amplify Partners, Dell Technologies Capital, Wing Venture Capital, Alter Venture Partners, +ND Capital). Depuis sa création, la start-up a levé 120 millions de dollars (lire aussi notre article ici).

SiMa.ai va utiliser les fonds pour lancer la production de sa plate-forme SoC de première génération et s’attaquer à l’architecture et au développement d’un produit de seconde génération. La jeune société doit également étoffer ses équipes et étendre ses opérations à l’international.

La puce-système MLSoC de SiMa.ai est présentée comme la première solution unifiée pour applications de vision industrielle embarquées en périphérie de réseau (edge) capable d’effectuer des calculs traditionnels et de l'inférence sûre et sécurisée à la fois hautes performances et basse consommation. Fin 2020, la start-up estimait offrir le nombre d’images traitées par seconde et par watt (FPS/W) le plus élevé du marché, de l’ordre de trente fois supérieur à celui affiché par des solutions concurrentes.

En octobre 2020, la jeune société avait notamment annoncé que la puce MLSoC était la première plate-forme d’apprentissage automatique à franchir la barre des 1 000 FPS/W lors de l’exécution du modèle de réseau de neurones profonds ResNet-50. Au global, assure SiMa.ai, la plate-forme sera en mesure d’offrir des solutions ML (Machine Learning) dont les performances pourront s’étager entre 50 Tops (pour une enveloppe thermique de 5 W) et 200 Tops (20 W) afin de satisfaire des applications dans des domaines comme le véhicule 100% électrique (avec une autonomie de niveau 4 voire 5 pour une consommation inférieure à 100 W), les robots et cobots dans la logistique ou le diagnostic médical sécurisé pour tous.

« L'environnement de la plate-forme MLSoC de SiMa.ai élimine aussi le développement traditionnel, généralement chronophage, qui est associé à la personnalisation du code logiciel en fonction des exigences spécifiques à un compilateur donné, précise Krishna Rangasayee, le CEO de la start-up. Cet environnement résout également la complexité liée à l'utilisation en parallèle d'accélérateurs ML matériels discrets, de processeurs de vision et de processeurs d'application en offrant une solution sur puce unique pour les besoins d'inférence embarquée en périphérie de réseau. »

Les start-up bien décidées à se faire un trou sur le marché des puces accélératrices d’algorithmes d'intelligence artificielle (IA) en périphérie de réseau (edge) se sont multipliées ces derniers mois. SiMa.ai ajoute son nom à une liste qui compte déjà des sociétés comme AIStorm, AlphaICs, Ambient Scientific, Aspinity, Blaize, BrainChip, Deep Vision, EdgeQ, Eta Compute, Flex Logix, GrAI Matter Labs, GreenWaves, Gyrfalcon, Hailo, Innatera Nanosystems, Kneron, LeapMind, NeuroBlade, ONE Tech, Perceive, Syntiant et Untether AI entre autres.

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