Le fournisseur chinois de blocs de traitement d'image et de processeurs de vision en tant que service (SiPaaS, Silicon Platform as a Service) VeriSilicon lance sous le nom d'AI-ISP une technologie d’amélioration du signal d’image par l’intelligence artificielle, conçue pour des marchés comme les smartphones, l’électronique automobile et l'Internet industriel des objets (IIoT).

Cette solution vise à procurer une amélioration du signal d’image supérieure à celles offertes par les appropches traditionnelles de vision, en associant la technologie de traitement neuronal NPU (Neural Network Processing) programmable et échelonnable de la société avec une technologie de traitement d’image ISP (Image Signal Processing). Avec la particularité ici que ces deux blocs d'IP ont été doublement certifiés selon les normes de sécurité fonctionnelle ISO 26262 et CEI 61508.

Plus précisément, bien que la société soit pour l’instant avare de détails sur les caractéristiques précises de cette intégration, la technologie NPU devrait délivrer un traitement au pixel près pour des vidéo 4K avec une consommation d’énergie extrêmement faible, un traitement de résolution auto-adaptatif et une fonction de fusion multi-image, ainsi que des performances élevées en matière de réduction du bruit, même en cas de faible luminosité.

Parallèlement, la technologie de communication d’interface synchrone VeriSilicon Flexa de la société va permettre aux blocs d'ISP de lire, d’écrire et d’accéder directement aux données du NPU sans impliquer le coeur de processeur généraliste (CPU) associé. L’AI-ISP sera également doté d’une architecture intelligente d’équilibrage de la charge de travail qui optimise dynamiquement la consommation d’énergie et l’accès/utilisation de la mémoire en fonction de la charge de travail, afin d’autoriser des améliorations de la qualité d’image à faible consommation, faible latence et faible bande passante d’accès à la mémoire DDR.

Pour rappel, la technologie NPU de VeriSilicon, personnalisable en fonction de la dimension des puces visées et des ressources en énergie, est un moteur d’accélération de réseaux de neurones doté d’une pile logicielle complète et d’un SDK (Software Development Kit) qui prend en charge les environnements de développement d’apprentissage automatique Tensorflow, PyTorch, ONNX, TVM et IREE.