Fondée en 2015 et initialement connue sous le nom de Deep Vision, la société américaine Kinara, qui a conçu un processeur d’inférence baptisé ARA-1 destiné à créer des applications qui tirent parti des technologies de l’intelligence artificielle (IA), annonce le démarrage d’une collaboration étroite avec NXP. Au travers de cette initiative, les utilisateurs intéressés par le portefeuille de produits NXP dotés de capacités de gestion d’algorithmes IA, auront la possibilité d’accélérer leurs capacités de traitement en y associant le processeur Edge AI ARA-1 de Kinara. L'objectif est d'offir aux utilisateurs des performances d'inférence élevées avec des modèles d'apprentissage profond (deep learning).

Concrètement, les deux sociétés ont intégré étroitement les capacités de vision artificielle des processeurs d’application i.MX de NXP avec les fonctions d’inférence éco-efficaces du processeur ARA-1 afin de réaliser des analyses de flux vidéo en périphérie de réseau (edge) dans le cadre d'applications complexes sur des marchés comme les magasins de détail intelligents, les smart cities et l’industriel.

Selon Kinara, le processeur ARA-1 procure un équilibre optimal entre la puissance de calcul, le besoin mémoire, la consommation énergétique (2 W typiquement) et le temps de latence, le tout dans un format compact. Les cibles visées sont les caméras, les capteurs ainsi que les serveurs edge. Kinara complète sa puce avec une suite d’outils de développement qui permet aux concepteurs de convertir leurs modèles de réseau de neurones en des flux de traitement optimisés, prêts à être déployés sur la puce ARA-1.

« Le traitement intelligent de la vision est un marché en pleine expansion dans lequel l’apprentissage automatique trouve naturellement sa place, commente Kevin Krewell, analyste principal chez Tirias Research. Néanmoins, les systèmes de vision deviennent extrêmement complexes et intègrent de plus en plus de capteurs avec des résolutions élevées, et de fait les tailles des modèles IA deviennent de plus en plus importantes. Pour rester dans la course, il y a nécessité de proposer des accélérateurs capables de prendre en charge des traitements de données lourds. Actuellement la meilleure approche modulaire pour les systèmes de vision artificielle dopés à l'IA consiste à combiner un processeur embarqué connu et un accélérateur IA éco-efficace, à l'instar de l'association de l’accélérateur IA de Kinara avec les familles de processeurs d’application embarqués i.MX de NXP. »

Désormais le portefeuille de processeurs de NXP qui couvre déjà une grande partie des besoins actuels en IA de façon native, pourra être associé à la puce ARA-1 pour des cas d’usage où la fréquence de rafraîchissement des images, la résolution des images et le nombre de capteurs à gérer nécessitent une solution système avec des charges de travail partitionnées et réparties entre les deux types de puces, tout en maintenant un logiciel applicatif commun sur les processeurs NXP.

Dans un premier temps, les développeurs pourront juger sur pièces cette combinaison en associant les cartes d’évaluation respectives des deux sociétés, connectées entre elles (voir photo en en-tête).

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