{"id":446438,"date":"2024-03-19T13:18:43","date_gmt":"2024-03-19T12:18:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=446438"},"modified":"2024-03-19T13:18:43","modified_gmt":"2024-03-19T12:18:43","slug":"accelerateur-pour-les-modeles-dia-legers-et-la-technologie-de-processeur-embarque","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/accelerateur-pour-les-modeles-dia-legers-et-la-technologie-de-processeur-embarque\/","title":{"rendered":"Acc\u00e9l\u00e9rateur pour les mod\u00e8les d’IA l\u00e9gers et la technologie de processeur embarqu\u00e9"},"content":{"rendered":"

Renesas Electronics a annonc\u00e9 le d\u00e9veloppement d’une technologie de processeur embarqu\u00e9 qui permet des vitesses plus \u00e9lev\u00e9es et une consommation d’\u00e9nergie plus faible dans les unit\u00e9s de microprocesseur (MPU) qui r\u00e9alisent une IA de vision avanc\u00e9e.<\/h3>\n

Les technologies nouvellement d\u00e9velopp\u00e9es sont les suivantes : (1) un acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA bas\u00e9 sur un processeur reconfigurable dynamiquement (DRP) qui traite efficacement les mod\u00e8les d’IA l\u00e9gers et (2) une technologie d’architecture h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne qui permet un traitement en temps r\u00e9el par des adresses IP de processeur fonctionnant en coop\u00e9ration, telles que le processeur. Renesas a produit un prototype d’IA-MPU embarqu\u00e9 avec ces technologies et a confirm\u00e9 son fonctionnement \u00e0 grande vitesse et \u00e0 faible consommation d’\u00e9nergie. Il a atteint un traitement jusqu’\u00e0 16 fois plus rapide (130 TOPS) qu’avant l’introduction de ces nouvelles technologies, et une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique de classe mondiale (jusqu’\u00e0 23,9 TOPS\/W \u00e0 une alimentation de 0,8 V).<\/p>\n

    \n
  1. Un acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA qui traite efficacement les mod\u00e8les d’IA l\u00e9gers<\/strong>
    \nEn tant que technologie typique pour am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 du traitement de l’IA, l’\u00e9lagage permet d’omettre les calculs qui n’affectent pas de mani\u00e8re significative la pr\u00e9cision de la reconnaissance. Cependant, il est courant que des calculs qui n’affectent pas la pr\u00e9cision de la reconnaissance existent de mani\u00e8re al\u00e9atoire dans les mod\u00e8les d’IA. Cela provoque une diff\u00e9rence entre le parall\u00e9lisme du traitement mat\u00e9riel et le caract\u00e8re al\u00e9atoire de l’\u00e9lagage, ce qui rend le traitement inefficace.
    \nPour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, Renesas a optimis\u00e9 son acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA unique bas\u00e9 sur le PRA (DRP-AI) pour l’\u00e9lagage. En analysant comment les caract\u00e9ristiques du mod\u00e8le d’\u00e9lagage et une m\u00e9thode d’\u00e9lagage sont li\u00e9es \u00e0 la pr\u00e9cision de reconnaissance dans les mod\u00e8les d’IA de reconnaissance d’images typiques (mod\u00e8les CNN), nous avons identifi\u00e9 la structure mat\u00e9rielle d’un acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA qui peut atteindre \u00e0 la fois une pr\u00e9cision de reconnaissance \u00e9lev\u00e9e et un taux d’\u00e9lagage efficace, et nous l’avons appliqu\u00e9e \u00e0 la conception DRP-AI. De plus, un logiciel a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour r\u00e9duire le poids des mod\u00e8les d’IA optimis\u00e9s pour ce DRP-AI. Ce logiciel convertit la configuration du mod\u00e8le d’\u00e9lagage al\u00e9atoire en un calcul parall\u00e8le tr\u00e8s efficace, ce qui permet un traitement de l’IA plus rapide. En particulier, la technologie d’aide \u00e0 l’\u00e9lagage tr\u00e8s flexible de Renesas (technologie d’\u00e9lagage flexible N\u00a0:M), qui peut modifier dynamiquement le nombre de cycles en r\u00e9ponse aux changements du taux d’\u00e9lagage local dans les mod\u00e8les d’IA, permet un contr\u00f4le fin du taux d’\u00e9lagage en fonction de la consommation d’\u00e9nergie, de la vitesse de fonctionnement et de la pr\u00e9cision de reconnaissance requise par les utilisateurs. Cette technologie r\u00e9duit le nombre de cycles de traitement des mod\u00e8les d’IA \u00e0 un seizi\u00e8me des mod\u00e8les incompatibles et consomme moins d’un huiti\u00e8me de l’\u00e9nergie.<\/li>\n
  2. Technologie d’architecture h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne qui permet un traitement en temps r\u00e9el pour le contr\u00f4le du robot<\/strong>
    \nLes applications robotiques n\u00e9cessitent un traitement avanc\u00e9 de l’IA de vision pour la reconnaissance de l’environnement environnant. Pendant ce temps, le jugement et le contr\u00f4le des mouvements des robots n\u00e9cessitent une programmation d\u00e9taill\u00e9e des conditions en r\u00e9ponse aux changements de l’environnement environnant, de sorte que le traitement logiciel bas\u00e9 sur le processeur est plus appropri\u00e9 que le traitement bas\u00e9 sur l’IA. Le d\u00e9fi r\u00e9side dans le fait que les processeurs \u00e9quip\u00e9s de processeurs embarqu\u00e9s actuels ne sont pas enti\u00e8rement capables de contr\u00f4ler les robots en temps r\u00e9el. C’est pourquoi Renesas a introduit un processeur reconfigurable dynamiquement (DRP), qui g\u00e8re des traitements complexes, en plus de l’acc\u00e9l\u00e9rateur CPU et AI (DRAP-AI). Cela a conduit au d\u00e9veloppement d’une technologie d’architecture h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne qui permet des vitesses plus \u00e9lev\u00e9es et une consommation d’\u00e9nergie plus faible dans les MPU d’IA en distribuant et en parall\u00e9lisant les processus de mani\u00e8re appropri\u00e9e.
    \nUn DRP ex\u00e9cute une application tout en modifiant dynamiquement la configuration de la connexion du circuit entre les unit\u00e9s arithm\u00e9tiques \u00e0 l’int\u00e9rieur de la puce pour chaque horloge d’op\u00e9ration en fonction des d\u00e9tails de traitement. \u00c9tant donn\u00e9 que seuls les circuits arithm\u00e9tiques n\u00e9cessaires fonctionnent m\u00eame pour les traitements complexes, une consommation d’\u00e9nergie plus faible et des vitesses plus \u00e9lev\u00e9es sont possibles. Par exemple, le SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), l’une des applications typiques des robots, est une configuration complexe qui n\u00e9cessite plusieurs processus de programmation pour la reconnaissance de la position du robot en parall\u00e8le avec la reconnaissance de l’environnement par le traitement de l’IA de la vision. Renesas a d\u00e9montr\u00e9 l’utilisation de ce SLAM par le biais d’une commutation instantan\u00e9e de programme avec le DRP et d’un fonctionnement parall\u00e8le de l’acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA et du processeur, ce qui se traduit par des vitesses de fonctionnement environ 17 fois plus rapides et une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique de fonctionnement environ 12 fois sup\u00e9rieure \u00e0 celle du processeur embarqu\u00e9 seul.<\/li>\n<\/ol>\n

    V\u00e9rification de l’op\u00e9ration
    \n<\/strong>Renesas a cr\u00e9\u00e9 un prototype de puce de test avec ces technologies et a confirm\u00e9 qu’elle avait atteint l’efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique la plus \u00e9lev\u00e9e de classe mondiale de 23,9 TOPS par watt \u00e0 une tension d’alimentation normale de 0,8 V pour l’acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA et une efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique de fonctionnement de 10 TOPS par watt pour les principaux mod\u00e8les d’IA. Il a \u00e9galement prouv\u00e9 que le traitement de l’IA est possible sans ventilateur ni dissipateur thermique.
    \nL’utilisation de ces r\u00e9sultats permet de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la production de chaleur due \u00e0 l’augmentation de la consommation d’\u00e9nergie, qui a \u00e9t\u00e9 l’un des d\u00e9fis associ\u00e9s \u00e0 la mise en \u0153uvre de puces d’IA dans une vari\u00e9t\u00e9 d’appareils embarqu\u00e9s tels que les robots de service et les v\u00e9hicules \u00e0 guidage automatique. La r\u00e9duction significative de la production de chaleur contribuera \u00e0 la diffusion de l’automatisation dans diverses industries, telles que les march\u00e9s de la robotique et des technologies intelligentes. Ces technologies seront appliqu\u00e9es \u00e0 la s\u00e9rie RZ\/V de Renesas, des MPU pour les applications d’IA de vision.<\/p>\n

     <\/p>\n

    www.renesas.com<\/a><\/p>\n

     <\/p>\n

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    Renesas Electronics a annonc\u00e9 le d\u00e9veloppement d’une technologie de processeur embarqu\u00e9 qui permet des vitesses plus \u00e9lev\u00e9es et une consommation d’\u00e9nergie plus faible dans les unit\u00e9s de microprocesseur (MPU) qui r\u00e9alisent une IA de vision avanc\u00e9e. 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