La société de semi-conducteurs Silicon Labs a commencé l’échantillonnage de deux nouvelles familles de puces-systèmes SoC dotées d’une connectivité radio à 2,4 GHz qui se distinguent par l’intégration, pour la première fois, d’un moteur d’accélération matérielle de logiciels d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML).

Pour la firme américaine, les concepteurs d’objets connectés sont aujourd’hui convaincus des capacités de l’IA et du machine learning à instiller de l’intelligence dans les applications de périphérie de réseau (edge), et ce dans des domaines multiples comme les systèmes de sécurité résidentiels, les moniteurs médicaux portables, les capteurs de surveillance des équipements industriels, etc. Mais ils cherchent avant tout des approches à la fois performantes et peu énergivores.

A cet égard, Silicon Labs présente ses familles EFR32BG24 et EFR32MG24 comme les premiers circuits intégrés à ultrabasse consommation dotés d’accélérateurs AI/ML intégrés. Avec à la clé (dixit la société) un quadruplement des performances pour une éco-efficacité améliorée d’un facteur 6 (sans plus de précisions).

Tous dotés d’un cœur Arm Cortex-M33 cadencé à une fréquence de 78 MHz et d’un bloc radio à 2,4 GHz, les SoC BG24 et MG24 disposent en outre des capacités RAM et flash les plus importantes du portefeuille de Silicon Labs, à hauteur respectivement de 256 Ko et 1 536 Ko. Les puces peuvent ainsi prendre en charge de multiples protocoles (Zigbee, OpenThread, Bluetooth Low Energy, Bluetooth Mesh, mais aussi le récent Matter) (*) et embarquer des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) préentraînés avec des jeux de données de grande taille.

Les derniers-nés de Silicon Labs intègrent également l’enclave de sécurité Secure Vault, certifiée PSA Level 3 début 2021, qui vise à protéger les équipements IoT contre les attaques logicielles et matérielles sophistiquées.

Alors que les BG24 et MG24 prennent en charge nativement l’environnement open source d’apprentissage automatique TensorFlow de Google, Silicon Labs s'est aussi associé à des fournisseurs d'outils IA et ML de type TinyML, tels que SensiML/QuickLogic et Edge Impulse, afin que les développeurs puissent disposer d'une chaîne d'outils de bout en bout qui simplifie le développement de modèles ML optimisés pour des déploiements embarqués.

Les derniers-nés des SoC radio de Silicon Labs devraient être disponibles pour des déploiements de volume en avril prochain. Des modules bâtis sur ces puces devraient être commercialisés dans le courant du second semestre.

(*) Les modèles BG24 sont compatibles Bluetooth et les variantes MG24 sont multiprotocoles.

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Bloc-diagramme des SoC xG24 de Silicon Labs