[EDITION ABONNES] La start-up israélienne Hailo, qui a bouclé en début d’année une levée de fonds de 21 millions de dollars, a commencé l’échantillonnage de son processeur pour apprentissage profond Hailo-8 qu’elle présente comme le plus performant de sa catégorie. ...Basée à Tel Aviv et fondée en 2017, la jeune société affirme avoir déjà livré des échantillons de son circuit à des partenaires clés officiant dans différents secteurs industriels. Et notamment dans le secteur automobile, la cible numéro un du processeur Hailo-8 dont l’architecture innovante est censée permettre à des équipements de périphérie de réseau (edge) d’exécuter des applications sophistiquées de deep learning qu'il était jusqu’alors impossible de faire tourner ailleurs que dans le cloud.

Pour ce faire, Hailo (dixit la société) a complètement repensé les briques fondamentales de l’architecture traditionnelle des processeurs embarqués (mémoire, contrôle/commande et calcul) et a associé à son circuit un SDK (Software Development Kit) complet, codéveloppé en parallèle avec le matériel. Dans le détail, le Hailo-8 affiche une performance de 27 téraopérations par seconde (Tops) qui serait supérieure à celles des autres processeurs edge tout en offrant des dimensions nettement plus compactes (sa taille est inférieure à celle d’un cent, mémoire comprise) et une éco-efficacité grandement supérieure.

« Grâce à notre architecture qui s’appuie sur les propriétés fondamentales des réseaux de neurones, les équipements de périphérie de réseau peuvent désormais exécuter les applications d’apprentissage profond à pleine puissance et de manière beaucoup plus efficiente, efficace et durable que les solutions traditionnelles et ce à des coûts significativement moindres », précise le communiqué publié hier 14 mai 2019 par la société.

Hailo affirme travailler aujourd’hui avec des constructeurs et équipementiers automobiles de rang un dans le domaine notamment des systèmes évolués d’assistance à la conduite (ADAS), ainsi qu’avec des industriels évoluant sur les marchés de la ville et de la maison intelligentes. Des secteurs qui utilisent souvent des caméras à hautes performances pour effectuer des tâches comme la segmentation sémantique et la détection d’objets en temps réel, tâches que le processeur Hailo-8 se fait fort d’exécuter à pleine résolution tout en ne consommant que quelques watts. Ainsi, selon des résultats préliminaires comparant le Hailo-8 au Xavier AGX de Nvidia dans le cadre de bancs d’essai de réseaux de neurones comme ResNet-50, le premier consommerait vingt fois moins d’énergie que le second en effectuant les mêmes tâches (voir tableau ci-dessus).

On rappellera qu'en ce moment, la pression monte sur le front des processeurs et des blocs d’IP conçus pour traiter des algorithmes d’apprentissage profond, non plus dans le cloud, mais dans des périphériques en bordure de réseau IoT comme ceux que l’on peut trouver dans les véhicules autonomes, les drones ou la maison connectée (assistants personnels, caméras intelligentes, Smart TV…). Plus d’une soixantaine de sociétés de toutes tailles auraient en effet déjà annoncé de tels circuits ou cœurs d’IP ad hoc, à l’instar d’Arm, Cadence, Ceva, Eta Compute, Imagination, Intel, Kalray, Lattice, Nvidia, Qualcomm, Socionext, Synopsys et VeriSilicon ou des start-up GreenWaves, Gyrfalcon, Syntiant ou XNOR. Selon certains analystes, les ventes de puces optimisées pour l'ntelligence artificielle (IA) en périphérie de réseau vont être multiplées par vingt d'ici à 2023 (lire notre article ici).

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