[EDITION ABONNES] 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 multiplient. La jeune société indo-californienne AlphaICs, qui vient de boucler une levée de fonds de 8 millions de dollars, ajoute son nom à une liste qui s'allonge inexorablement ...et qui compte des noms comme AIStorm, 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, SiMa.ai, Syntiant et Untether AI entre autres.

Il faut dire qu’avec le gain en popularité des réseaux de neurones profonds (DNN) et la demande exprimée d’assurer leur exécution en temps réel sur des équipements edge (et non plus dans le cloud), l’enjeu a de quoi faire saliver. Selon Omdia, le chiffre d’affaires généré par les ventes de puces IA pour la périphérie de réseau va croître en moyenne de 37,5% par an, passant de 7,7 milliards de dollars en 2019 à 51,9 milliards de dollars d’ici à 2025.

AlphaICs, pour sa part, affirme avoir développé une architecture IA baptisée RAP (Real AI Processor) qui s’appuie sur de « petites unités de traitement de tenseur et sur un jeu d’instructions inédit qui minimise l’overhead et améliore l’efficacité pour une performance très élevée ». A la clé, selon la société, un traitement rapide de l’inférence IA à basse consommation mais aussi la possibilité de réaliser de l’apprentissage directement en périphérie de réseau, ce qui réduirait les besoins en données d’apprentissage, permettrait l'annotation automatique ainsi que l'apprentissage continu de nouveaux scénarios, toujours en en périphérie.

La pile logicielle qui accompagne l’architecture RAP (AlphaRT) a vocation, quant à elle, à fournir un environnement pour le déploiement de réseaux de neurones sur les puces IA et prendra en charge dans un premier temps le framework TensorFlow. (D’autres devraient suivre.)

« Les applications Edge AI, que ce soit sur les marchés grand public, tels que les smartphones haut de gamme ou les dispositifs portés sur soi, ou sur les marchés professionnels, comme les robots, les caméras et les capteurs, seront omniprésentes au cours des prochaines années, commente Sateesh Andra, directeur général d'Endiya Partners, fonds d'investissement qui a mené le tour de table de 8 millions de dollars d'AlphaICs avec Emerald Technology Ventures. L’architecture RAP d’AlphaICs accélère l'inférence ainsi que les tâches d'apprentissage dans l’équipement proprement dit, plutôt que dans un centre de données distant, avec les avantages afférents que sont la faible latence, le coût réduit, la confidentialité des données et la sécurité. Alors que Nvidia, Google et d’autres start-up comme Graphcore cherchent à dominer l’intelligence artificielle dans les data centers, AlphaICs se focalise  plutôt sur l’activation de l’IA en périphérie de réseau. »

Les fonds levés par la start-up doivent lui permettre de boucler le tape-out de sa puce IA baptisée Gluon, de terminer le développement de la pile logicielle associée et de bâtir des solutions système pour ses marchés cibles. « Ce financement nous aidera à commercialiser notre premier coprocesseur d'inférence sur le marché des applications de vision à faible latence, ajoute Pradeep Vajram, le CEO d'AlphaICs, Nous travaillons également avec des partenaires stratégiques pour apporter des solutions innovantes aux marchés de l'industrie, de l'automobile et de la surveillance. » A suivre donc.

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