RISC-V va s’imposer dans l’IA edge selon le responsable IA de Facebook
gtag(‘js’, new Date()); gtag(‘config’, ‘UA-160857065-1’);
Le passage à RISC-V pour faire fonctionner des réseaux de neurones pour les applications d’IA edge s’est accéléré suite au projet de rachat d’ARM par Nvidia, a déclaré Yann LeCun, scientifique en chef de l’IA chez Facebook lors de la journée de l’innovation du laboratoire de recherche français CEA-Leti.
«Il y a un changement dans l’industrie et ARM dépendant de Nvidia met les gens mal à l’aise, mais grâce à l’émergence de RISC-V on voit des puces avec un cœur RISC-V et une NPU (unité de traitement neuronal)», a-t-il déclaré. « Celles-ci sont incroyablement bon marché, moins de 10 dollars, dont beaucoup viennent de Chine, et elles deviendront omniprésentes », a-t-il déclaré. « Je me demande si RISC-V va conquérir le monde là-bas. »
Il rejette un programme majeur du Leti travaillant sur les réseaux de neurones à impulsions et les approches analogiques telles que la RAM résistive (RRAM), mais cela pouvait être attendu de l’inventeur du réseau de neurones convolutifs (CNN) et lauréat du prix Turing pour l’IA en 2018.
«Le principal problème auquel sont confrontées les implémentations analogiques est qu’il est très difficile d’utiliser le multiplexage matériel avec des réseaux neuronaux analogiques», a-t-il déclaré. «Lorsque vous effectuez une convolution et réutilisez le matériel, vous devez effectuer un multiplexage matériel et vous devez donc avoir un moyen de stocker les résultats, puis vous avez besoin de mémoire analogique ou de convertisseurs ADC et DAC et cela tue toute l’idée. Donc, à moins que nous ayons une mémoire analogique basse consommation bon marché cela ne fonctionnera pas », a-t-il déclaré. «Je suis dubitatif, ce seront peut-être des réseaux de memristors ou de la spintronique, mais je suis quelque peu sceptique.»
BRAIN SIMULATOR AI PLATFORM PROCESSES 3 BILLION SYNAPSES/S
«L’IA edge est certainement un sujet très important», a-t-il déclaré. «Dans les deux ou trois prochaines années, il ne s’agira pas de technologies exotiques, il s’agit de réduire au maximum la consommation d’énergie, d’élaguer le réseau neuronal, d’optimiser les poids, de fermer les parties du système qui ne sont pas utilisées», « La cible ce sont les appareils AR avec puces dans les deux à trois prochaines années avec des appareils dans les cinq ans « , a-t-il dit.
à suivre: Plateforme technologique paneuropéenne d’IA edge
«Dans les dix ans, y aura-t-il une percée dans la spintronique ou quoi que ce soit qui permettra le calcul analogique sans multiplexage matériel?» Il a demandé. «Pouvons-nous proposer quelque chose de ce genre qui réduira autant la taille de l’équipement sur une seule puce sans brassage des données et sans multiplexage matériel, c’est un grand défi», a-t-il déclaré.
«Les entreprises développent la technologie 1nm et 2nm pour la prochaine génération de puces et je crois fermement que nous pouvons faire les choses différemment, avec les capteurs, le réseau de neurones et le contrôleur pour l’avenir du matériel», a déclaré Emmanual Sabonnadiere, PDG de Leti. «Nous essayons d’avoir des plans nationaux et d’avoir une part de science dans les décisions politiques. Edge AI vise à mettre un terme au déluge de données et assurer la confidentialité des données afin que les gens puissent posséder leurs propres données. »
Le Leti fait également partie du programme européen de réseau neuronal qui étudie une nouvelle plate-forme pour les puces de réseau neuronal.
- European research centres unite on neuromorphic memory
- Project looks at low-power chips for AI applications
«Il y a une nouvelle génération de technologies à étudier», a déclaré Jean René Lequeypes, directeur général adjoint et directeur technique du CEA-Leti. «Aujourd’hui, nous sommes plus de 2000 personnes qui travaillent sur ce que sera la prochaine génération. Imec en Belgique, Fraunhofer en Allemagne et le Leti travaillent sur une plate-forme pour l’IA edge et en plus de cela, nous travaillons à l’Inria de Grenoble à inventer ce que nous pensons le prochain support dont Facebook et les grandes entreprises de la Silicon Valley auront besoin.
Le défi est d’intégrer tous les différents éléments sans avoir à utiliser la lithographie UV extrême requise à 5 nm et moins.
«Nous voulons avoir la performance ultime de 1000 TOPS / mW, ce qui est un très gros défi et comment travailler avec les mémoires, les différentes technologies et comment vous intégrez cela sans avoir à passer à EUV», a déclaré Lequeypes.
Lire aussi:
STMicro reprend Somos Semi pour accélérer dans l’IoT
Nokia crée une un centre de conception de chips 5G
Related edge AI articles
- COMMITTEE PROCESSING IMPROVES IN-MEMORY NEURAL NETWORKS
- LETI SHOWS 9-CORE CHIPLET COMPUTER
- BLAIZE DETAILS ARCHITECTURE OF GSP CHIP
- PERCEIVE LAUNCHES EDGE INFERENCE PROCESSOR
Si vous avez apprécié cet article, vous aimerez les suivants : ne les manquez pas en vous abonnant à :
