[EDITION ABONNES] La société américaine d'origine australienne BrainChip, qui a développé un processeur neuromorphique censé instiller de l’intelligence artificielle en périphérie de réseau (edge) à un niveau difficile à atteindre par d’autres approches, annonce le passage en production de volume de sa puce estampillée Akida AKD1000. ...

On se souviendra que BrainChip avait annoncé en 2018 sa puce-système neuromorphique (NSoC) reposant sur les réseaux de neurones impulsionnels (spikes) ou SNN. Un type de réseaux de neurones qui est censé consommer nettement moins que ceux à convolution (CNN), plus traditionnellement utilisés dans l'apprentissage profond (deep learning).

Selon le communiqué publié par BrainChip, le layout de la puce Akida AKD1000 a été conçu en partenariat avec la société Socionext, spécialisée dans le développement de SoC complexes, puis transmis au fondeur TSMC qui prévoit la disponibilité des unités de production vers le mois d’août. BrainChip a pu en outre bénéficier des retours des utilisateurs ayant testé les échantillons d’ingénierie de son circuit dans le cadre du programme d’accès anticipé (EAP, Early Access program), lancé par la société en juin 2020 (*). La société a ainsi pu améliorer certaines caractéristiques, notamment au niveau de la consommation.

Bâti à 100% sur une logique Cmos, le NSoC Akida AKD1000 serait ainsi adapté aux contraintes des applications edge de détection d'objets, de détection sonore, de détection des odeurs et du goût, de contrôle gestuel ou de cybersécurité dans les domaines de la maison connectée, de la ville et des transports intelligents ou de la télésanté (domotique, IoT industriel, robotique, caméras de sécurité, capteurs, drones, véhicules autonomes, instruments médicaux…).

Dans le détail, chaque NSoC Akida compte 1,2 million de neurones et 10 milliards de synapses, pour une efficacité supérieure de plusieurs ordres de grandeur à celles de circuits neuronaux disponibles sur le marché, assure BrainChip. Par rapport aux accélérateurs de réseaux de neurones profonds DNN (Deep Neural Networks), la puce Akida afficherait un gain d’un facteur dix en termes d’images traitées par seconde et par watt dans des benchmarks tels que MobileNet ou MobilNet-SSD, tout en gardant une précision comparable.

La puce-système de BrainChip, qui peut s’utiliser comme un accélérateur intégré autonome ou comme coprocesseur et qui intègre aussi un cœur de processeur généraliste, dispose d’interfaces pour capteurs (caméras, lidar, audio et autres signaux analogiques). Elle est également dotée d’interfaces rapides telles que PCI Express, USB 3.0 et Ethernet.

Ajoutons que la société commercialise depuis novembre 2020 une carte d’évaluation du NSoC Akida en complément de l’environnement de développement ADE (Akida Development Environment) qui permet aux utilisateurs potentiels de concevoir un réseau de neurones en tant que réseau CNN et de le convertir en CNN dirigé par les événements ou de développer un réseau SNN natif.

(*) Parmi ces premiers utilisateurs figurent notamment l’équipementier automobile Valeo (pour des applications d’assistance évoluée à la conduite ADAS) et la société Vorago (dans le cadre d’un programme de la Nasa visant à disposer d’un processeur neuromorphique apte à répondre aux contraintes des vols spatiaux).

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