GrAI VIP, est le premier syst\u00e8me sur puce (SoC) d’intelligence artificielle natif. Il est optimis\u00e9 pour un traitement \u00e0 latence ultra-faible et \u00e0 faible consommation d’\u00e9nergie au niveau final afin de permettre une intelligence artificielle pr\u00eate \u00e0 l’emploi.<\/p>\n
GrAI VIP r\u00e9duit consid\u00e9rablement la latence des applications.<\/strong><\/p>\n Par exemple, il peut r\u00e9duire les latences de bout en bout des r\u00e9seaux d’apprentissage profond tels que Resnet-50 \u00e0 hauteur d’une milliseconde. Le processeur d’IA p\u00e9riph\u00e9rique GrAI VIP est bas\u00e9 sur la technologie innovante NeuronFlow de GML, qui combine le paradigme dynamique Dataflow avec le calcul al\u00e9atoire pour produire un traitement massivement parall\u00e8le dans le r\u00e9seau.<\/p>\n GrAI Matter Labs utilise une architecture de r\u00e9seau neuronal inspir\u00e9e du cerveau pour d\u00e9passer les limites des machines Von Neumann et des processeurs de traitement des donn\u00e9es traditionnels. La mise en \u0153uvre de ce processeur d’IA de pointe est le seul syst\u00e8me capable d’exploiter la dispersion de bout en bout – une approche enti\u00e8rement programmable pour faciliter la mise en \u0153uvre qui offre une latence ultra-faible tout en pr\u00e9servant de faibles niveaux de puissance avec une pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9e, ce qui n’\u00e9tait pas possible auparavant.<\/p>\n Il n’existe qu’un seul moyen d’\u00e9conomiser de l’\u00e9nergie dans les calculs dans le monde r\u00e9el : il faut se concentrer avec efficacit\u00e9 sur les calculs essentiels, et rien d’autre. Cela n\u00e9cessite une fa\u00e7on de penser diff\u00e9rente de l’approche standard. La cl\u00e9 est l\u2019absence de dispersion (sparsit\u00e9). La sparsit\u00e9 est l’id\u00e9e que les changements dans le monde r\u00e9el ne se produisent pas partout et surtout, pas tous en m\u00eame temps. En identifiant le lieu o\u00f9 les changements se produisent et en calculant uniquement les effets et les cons\u00e9quences de ces changements, nous pouvons \u00e9conomiser jusqu’\u00e0 95 % de la puissance normalement utilis\u00e9e dans le traitement.<\/p>\n