
Ceva amène l’intelligence artificielle dans les systèmes embarqués à basse consommation Spécialiste des cœurs et des blocs d’IP pour DSP avec un focus sur les technologies de vision, de communication, de connectivité et audio, Ceva apporte à son tour son écot à la montée en puissance des fonctions ...d’apprentissage automatique profond et d’intelligence artificielle au sein des systèmes embarqués à basse consommation (lire aussi notre article Automobile : l’apprentissage automatique vient aux processeurs de vision artificielle embarqués). La société annonce pour disponibilité générale au premier trimestre 2017 une plate-forme intégrée et modulaire qui associe IP matérielles et logicielles autour d’un nouveau DSP (le Ceva-XM6) et dont l’objectif est de faciliter l’intégration de réseaux de neurones et d’algorithmes de vision artificielle au sein de produits divers et variés comme les smartphones, les véhicules autonomes, les systèmes de surveillance, les robots, les drones et autres dispositifs intelligents intégrant une caméra. Selon Ceva, la plate-forme à base du Ceva-XM6 se caractérise par une performance huit fois supérieure à celle assurée par la précédente génération de DSP Ceva-XM4 dans l’exécution de réseaux de neurones. Un triplement des performances dans l’exécution de n’importe quel noyau de vision artificielle est également attendu. Selon Ceva, ces améliorations sont liées à des évolutions apportées à son architecture DSP et, notamment, à de nouvelles unités de calcul scalaire et vectoriel et à des optimisations substantielles apportées au jeu d’instructions, à la bande passante mémoire et à l’accès DMA (Direct Memory Access). La plate-forme de vision Ceva-XM6 renforcerait par ailleurs les avantages affichés par l’approche de l’Américain par rapport aux architectures à base de GPU (Graphics Processing Unit) dans l’implantation de réseaux de neurones, avec une éco-efficacité (performance par watt) jusqu’à 25 fois supérieure et une capacité de traitement jusqu’à quatre fois plus importante dans le cas de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) du type AlexNet ou GoogLeNet. Outre le DSP lui-même, la plate-forme Ceva-XM6 inclut des accélérateurs spécifiques pour l’exécution de réseaux CNN et la suppression de déformations d’image (de-warping), le framework logiciel CDNN2 (Ceva Deep Neural Network), des API OpenCV, OpenCL et OpenVX, la bibliothèque de vision artificielle Ceva-CV et un jeu d’algorithmes optimisés et largement répandus dans l’industrie.

Ceva amène l’intelligence artificielle dans les systèmes embarqués à basse consommation

Spécialiste des cœurs et des blocs d’IP pour DSP avec un focus sur les technologies de vision, de communication, de connectivité et audio, Ceva apporte à son tour son écot à la montée en puissance des fonctions ...d’apprentissage automatique profond et d’intelligence artificielle au sein des systèmes embarqués à basse consommation (lire aussi notre article Automobile : l’apprentissage automatique vient aux processeurs de vision artificielle embarqués). La société annonce pour disponibilité générale au premier trimestre 2017 une plate-forme intégrée et modulaire qui associe IP matérielles et logicielles autour d’un nouveau DSP (le Ceva-XM6) et dont l’objectif est de faciliter l’intégration de réseaux de neurones et d’algorithmes de vision artificielle au sein de produits divers et variés comme les smartphones, les véhicules autonomes, les systèmes de surveillance, les robots, les drones et autres dispositifs intelligents intégrant une caméra.

Selon Ceva, la plate-forme à base du Ceva-XM6 se caractérise par une performance huit fois supérieure à celle assurée par la précédente génération de DSP Ceva-XM4 dans l’exécution de réseaux de neurones. Un triplement des performances dans l’exécution de n’importe quel noyau de vision artificielle est également attendu. Selon Ceva, ces améliorations sont liées à des évolutions apportées à son architecture DSP et, notamment, à de nouvelles unités de calcul scalaire et vectoriel et à des optimisations substantielles apportées au jeu d’instructions, à la bande passante mémoire et à l’accès DMA (Direct Memory Access).

La plate-forme de vision Ceva-XM6 renforcerait par ailleurs les avantages affichés par l’approche de l’Américain par rapport aux architectures à base de GPU (Graphics Processing Unit) dans l’implantation de réseaux de neurones, avec une éco-efficacité (performance par watt) jusqu’à 25 fois supérieure et une capacité de traitement jusqu’à quatre fois plus importante dans le cas de réseaux de neurones convolutionnels (CNN) du type AlexNet ou GoogLeNet.

Outre le DSP lui-même, la plate-forme Ceva-XM6 inclut des accélérateurs spécifiques pour l’exécution de réseaux CNN et la suppression de déformations d’image (de-warping), le framework logiciel CDNN2 (Ceva Deep Neural Network), des API OpenCV, OpenCL et OpenVX, la bibliothèque de vision artificielle Ceva-CV et un jeu d’algorithmes optimisés et largement répandus dans l’industrie.