{"id":50852,"date":"2024-02-21T19:02:28","date_gmt":"2024-02-21T18:02:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovallee.com\/?p=50852"},"modified":"2024-02-21T19:02:29","modified_gmt":"2024-02-21T18:02:29","slug":"smartnvy-repasse-sous-pavillon-francais-en-devenant-neurxcore-et-lance-une-nouvelle-generation-de-processeurs-neuronaux-ecoenergetiques-pour-accelerer-le-traitement-de-lia-avec-une-vitesse-ju","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovallee.com\/en\/smartnvy-repasse-sous-pavillon-francais-en-devenant-neurxcore-et-lance-une-nouvelle-generation-de-processeurs-neuronaux-ecoenergetiques-pour-accelerer-le-traitement-de-lia-avec-une-vitesse-ju\/","title":{"rendered":"Smartnvy repasse sous pavillon fran\u00e7ais en devenant Neurxcore et lance une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration de processeurs neuronaux \u00e9co\u00e9nerg\u00e9tiques pour acc\u00e9l\u00e9rer le traitement de l\u2019IA avec une vitesse jusqu\u2019\u00e0 1000 fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle des CPU classiques"},"content":{"rendered":"

De Smartnvy <\/u>\u00e0 Neurxcore : l\u2019expertise technologique en IA embarqu\u00e9 repasse sous pavillon 100% fran\u00e7ais<\/h3>\n\n\n\n

Smartnvy \u00e9tait une soci\u00e9t\u00e9 franco-chinoise dont l\u2019entit\u00e9 fran\u00e7aise avait \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e sur inovall\u00e9e par Vrigile Javerliac en\u00a02019. Sp\u00e9cialis\u00e9e dans le design de puces int\u00e9grant des technologies MRAM, l\u2019\u00e9quipe fran\u00e7aise travaillait essentiellement sur l\u2019optimisation de ces puces pour le traitement (inf\u00e9rence) des algorithmes d\u2019IA.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019occasion pour Virgile Javerliac d\u2019explorer d\u2019autres pistes que la MRAM pour optimiser l\u2019edge IA computing, et notamment les technologies IMC (In-Memory Computing).<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est pour se consacrer \u00e0 cette activit\u00e9 qu\u2019en 2023, Virgile d\u00e9cide de racheter la filiale fran\u00e7aise, qui devient Neurxcore<\/a>, une entreprise fabless de la fili\u00e8re semicon, qui vient de lancer sa nouvelle gamme de processeurs \u00e9co\u00e9nerg\u00e9tiques pour acc\u00e9l\u00e9rer le traitement embarqu\u00e9 de l\u2019IA dans le domaine de la vision artificielle et d\u00e9riv\u00e9s (r\u00e9seaux convolutifs).<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IMC et les Transformers au c\u0153ur de la performance hardware pour l\u2019IA embarqu\u00e9e<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Les CPU classiques sont mal adapt\u00e9s (\u00e9nergie, performances) au traitement des algorithmes d\u2019IA, qui requi\u00e8rent des calculs massivement parall\u00e8les. C\u2019est d\u2019autant plus le cas des LLM (Large Language Models) ou de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, qui s\u2019appuient essentiellement sur la technologie des Transformers combinant de mani\u00e8re intensive op\u00e9rations de calculs matriciels et exponentiels.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Face \u00e0 la r\u00e9volution logicielle de l\u2019IA, et l\u2019explosion actuelle de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, les couches mat\u00e9rielles ont besoin de s\u2019adapter aux nouvelles mani\u00e8res de traiter l\u2019information, pour rendre les processus rapides, moins couteux et efficaces \u00e9nerg\u00e9tiquement sur toute la cha\u00eene, depuis le device jusqu\u2019au datacenter \u00bb, souligne Virgile Javerliac.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IMC est une des solutions technologiques cl\u00e9s pour acc\u00e9l\u00e9rer les calculs et donc am\u00e9liorer la performance \u00e9nerg\u00e9tique des processeurs. En effet, en chargeant les donn\u00e9es et en calculant directement dans la m\u00e9moire du syst\u00e8me, cette technologie de rupture \u00e9limine les besoins de transactions entre unit\u00e9 de traitement et m\u00e9moire et peut ainsi traiter des donn\u00e9es massives avec un temps de r\u00e9ponse tr\u00e8s court et un co\u00fbt \u00e9nerg\u00e9tique tr\u00e8s faible.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019inf\u00e9rence, phase critique de la consommation de ressources pour l\u2019IA, notamment en edge computing<\/h3>\n\n\n\n

La phase d’inf\u00e9rence marque l’\u00e9tape o\u00f9 un mod\u00e8le, d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9, est d\u00e9ploy\u00e9 pour son ex\u00e9cution. Plus de 80 % des activit\u00e9s sont focalis\u00e9es sur l’inf\u00e9rence, tandis que l’apprentissage ne repr\u00e9sente que 20 %. Cette \u00e9tape rev\u00eat une importance cruciale dans de nombreuses applications, notamment celles impliquant un service simultan\u00e9 pour plusieurs utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

Le processus d’apprentissage se trouve uniquement au sein des datacenters, tandis que l’inf\u00e9rence s’\u00e9tend partout, depuis les capteurs jusqu’aux v\u00e9hicules, en passant par les ordinateurs portables et les serveurs.<\/p>\n\n\n\n

Selon des \u00e9tudes men\u00e9es par les g\u00e9ants de la technologie, l’inf\u00e9rence consomme actuellement 60 % de l’\u00e9nergie des datacenters, une proportion en augmentation significative ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Cela est particuli\u00e8rement marqu\u00e9 avec l’av\u00e8nement de l’IA g\u00e9n\u00e9rative, soulignant davantage la n\u00e9cessit\u00e9 de processeurs d\u00e9di\u00e9s \u00e0 l’IA, tout en \u00e9tant \u00e9conomes en \u00e9nergie.<\/p>\n\n\n\n

Des processeurs neuronaux 1000 fois plus performants que les CPU classiques bas\u00e9s sur un c\u0153ur d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration open-source NVIDIA et un premier essai r\u00e9ussi sur silicium en 22nm<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Neurxcore a lanc\u00e9 en octobre dernier une gamme compl\u00e8te de processeurs neuronaux \u00e9co\u00e9nerg\u00e9tiques (SNVDLA) adapt\u00e9s \u00e0 un large \u00e9ventail d’applications. Ces puces d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de r\u00e9seaux neuronaux (Neural Processing Unit ou NPU) sont bas\u00e9es sur une version largement modifi\u00e9e et \u00e9tendue (brevets \u00e0 la cl\u00e9) d\u2019un c\u0153ur d\u2019acc\u00e9l\u00e9ration open-source NVDLA du g\u00e9ant am\u00e9ricain des processeurs graphiques, NVIDIA.<\/p>\n\n\n\n

Les solutions SNVDLA de Neurxcore \u00e9tablissent de nouvelles normes en termes d’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique et de performances. En effet, selon la configuration, l\u2019IP SNVDLA est plus de 100 fois plus rapide qu’un processeur graphique (GPU) pour l’acc\u00e9l\u00e9ration IA et  1000 fois plus rapide qu’un processeur g\u00e9n\u00e9raliste (CPU).<\/p>\n\n\n\n

La technologie SNVDLA de Neurxcore a \u00e9t\u00e9 d\u2019ores et d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 qualifi\u00e9e sur silicium \u00e0 l\u2019aide du process de fabrication 22nm du premier fondeur mondial, le Ta\u00efwanais TSMC. Une carte \u00e9lectronique int\u00e9grant ce processeur neuronal a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e. Et les tests ont \u00e9t\u00e9 concluants puisque le moteur d\u2019inf\u00e9rence de Neurxcore a consomm\u00e9 moins de 10 mW lors de l’ex\u00e9cution de t\u00e2ches de classification d’images \u00e0 24 images par seconde.<\/p>\n\n\n\n

\u00ab Nous sommes extr\u00eamement fiers d\u2019avoir \u00e9t\u00e9 capables d\u2019atteindre de telles performances et du travail de l’\u00e9quipe derri\u00e8re ce produit r\u00e9volutionnaire<\/em> \u00bb, conclut Virgile Javerliac.<\/p>\n\n\n\n

Un business model qui combine IP et chiplets et adresse un large \u00e9ventail d\u2019applications du device aux datacenters<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Dans la pratique, les processeurs de Neurxcore sont propos\u00e9s sous licence sous forme de blocs d\u2019IP, que les clients peuvent utiliser dans leurs propres composants \u00e9lectroniques ou puces-syst\u00e8mes. Au-del\u00e0 de ses blocs d\u2019IP proprement dits, Neurxcore propose \u00e9galement un kit de d\u00e9veloppement logiciel (SDK), estampill\u00e9 Heracium, dont l\u2019objectif est d\u2019optimiser l\u2019ex\u00e9cution des r\u00e9seaux de neurones sur les produits de la soci\u00e9t\u00e9. Heracium s’appuie sur le framework open source de bout en bout Apache TVM et prend en charge de nombreux mod\u00e8les (TensorFlow, Keras, Caffe, Caffe2, ONNX, PyTorch, etc.).<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 br\u00e8ve \u00e9ch\u00e9ance, la soci\u00e9t\u00e9 envisage de pr\u00e9senter ses processeurs Neurxcore sous la forme de chiplets en silicium, pr\u00eats \u00e0 \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans des bo\u00eetiers, combin\u00e9s avec d\u2019autres chiplets qui ex\u00e9cutent diverses fonctions (Bluetooth, cam\u00e9ra, etc.). Adopter cette approche multipuce, plut\u00f4t qu’un unique syst\u00e8me sur puce, offre une flexibilit\u00e9 accrue dans divers sc\u00e9narios. Cela permet notamment la combinaison de diff\u00e9rents proc\u00e9d\u00e9s de fabrication tout en optimisant les co\u00fbts li\u00e9s \u00e0 la densit\u00e9, \u00e0 l’int\u00e9gration et \u00e0 la scalabilit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

La gamme compl\u00e8te de produits de Neurxcore s\u2019adresse \u00e0 un vaste \u00e9ventail d’industries et d’applications, allant de l’ultra-basse consommation \u00e0 des sc\u00e9narios haute performance : capteurs et IoT, dispositifs portables, smartphones, maisons intelligentes, surveillance, d\u00e9codeurs TV et num\u00e9riques, t\u00e9l\u00e9viseurs intelligents, robotique, calcul en p\u00e9riph\u00e9rie, r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e\/virtuelle, syst\u00e8mes avanc\u00e9s d’aide \u00e0 la conduite (ADAS), datacenters, et bien plus encore.<\/p>\n\n\n\n

Un march\u00e9 porteur et des perspectives de croissance<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Selon le rapport de Gartner sur les semi-conducteurs AI pour 2023, les revenus des semi-conducteurs AI devraient atteindre 111,6 milliards de dollars d’ici 2027, avec un taux de croissance annuel compos\u00e9 (TCAC) de 20 % sur cinq ans.<\/p>\n\n\n\n

Neurxcore compte \u00e0 ce jour une dizaine de collaborateurs mais pr\u00e9voit de doubler ses effectifs d\u2019ici 2025. Pour acc\u00e9l\u00e9rer la commercialisation de sa technologie, une lev\u00e9e de fonds de plusieurs millions est en cours de n\u00e9gociation.<\/p>\n\n\n\n

Sources<\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.einpresswire.com\/article\/662824588\/NeurXcore -r-volutionne-l-ia-avec-des-processeurs-neuronaux-10-fois-plus-conomes-en-nergie-bas-s-sur-nvidia-open-source<\/a><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.lembarque.com\/article\/le-francais-NeurXcore -lance-des-processeurs-neuronaux-sous-forme-dip-batis-sur-une-technologie-open-source-de-nvidia<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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