
Apprentissage automatique : la puce de la start-up SiMa.ai associe performances et sobriété pour la vision embarquée [EDITION ABONNES] Créée en 2018, la jeune société californienne SiMa.ai a réussi à lever il y a quelques mois 30 millions de dollars à l’occasion d’un tour de table mené par Dell Technologies Capital avec le concours des investisseurs institutionnels Amplify Partners, Wing Venture Capital et +ND Capital. ...Cette manne financière, qui s’ajoute à un fonds d’amorçage de 10 millions de dollars, doit permettre à la start-up d’accélérer la production d’une puce-système d’apprentissage automatique (MLSoC) 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. A ce jour, SiMa.ai estime 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 dernier, la jeune société a 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. Précisons qu’en novembre, SiMa.ai a révélé avoir retenu plusieurs technologies Arm basse consommation pour sa puce MLSoC. Est notamment mis en œuvre un cœur Arm Cortex-A65 en tant que processeur principal pour l’exécution du code embarqué et des applications du plan de commande comme la navigation, la fusion de capteurs et les sous-systèmes de vision. On y trouve aussi un cœur Arm Cortex-M4 pour la configuration et la gestion locale de l’accélérateur d’apprentissage automatique de SiMa.ai. La start-up, qui a également acquis des licences des technologies Arm TrustZone (sécurité) et CoreSight (débogage et récupération de trace), compte disposer d’un tape-out de sa puce en début d’année prochaine et livrer des premiers échantillons à des clients privilégiés fin 2021. A suivre donc. Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA

Apprentissage automatique : la puce de la start-up SiMa.ai associe performances et sobriété pour la vision embarquée

[EDITION ABONNES] Créée en 2018, la jeune société californienne SiMa.ai a réussi à lever il y a quelques mois 30 millions de dollars à l’occasion d’un tour de table mené par Dell Technologies Capital avec le concours des investisseurs institutionnels Amplify Partners, Wing Venture Capital et +ND Capital. ...Cette manne financière, qui s’ajoute à un fonds d’amorçage de 10 millions de dollars, doit permettre à la start-up d’accélérer la production d’une puce-système d’apprentissage automatique (MLSoC) 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.

A ce jour, SiMa.ai estime 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 dernier, la jeune société a 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.

Précisons qu’en novembre, SiMa.ai a révélé avoir retenu plusieurs technologies Arm basse consommation pour sa puce MLSoC. Est notamment mis en œuvre un cœur Arm Cortex-A65 en tant que processeur principal pour l’exécution du code embarqué et des applications du plan de commande comme la navigation, la fusion de capteurs et les sous-systèmes de vision. On y trouve aussi un cœur Arm Cortex-M4 pour la configuration et la gestion locale de l’accélérateur d’apprentissage automatique de SiMa.ai.

La start-up, qui a également acquis des licences des technologies Arm TrustZone (sécurité) et CoreSight (débogage et récupération de trace), compte disposer d’un tape-out de sa puce en début d’année prochaine et livrer des premiers échantillons à des clients privilégiés fin 2021. A suivre donc.

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