{"id":54439,"date":"2020-05-28T08:00:33","date_gmt":"2020-05-28T08:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/\/kit-de-developpement-logiciel-et-ip-de-reseau-de-neurones\/"},"modified":"2020-05-28T08:00:33","modified_gmt":"2020-05-28T08:00:33","slug":"kit-de-developpement-logiciel-et-ip-de-reseau-de-neurones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/kit-de-developpement-logiciel-et-ip-de-reseau-de-neurones\/","title":{"rendered":"Kit de d\u00e9veloppement logiciel et IP de r\u00e9seau de neurones"},"content":{"rendered":"<p>Avec l&rsquo;essor de l&rsquo;intelligence artificielle, de l&rsquo;apprentissage automatique (Machine Learning) et de l\u2019IoT, certaines applications migrent vers l\u2019Edge l\u00e0 o\u00f9 les donn\u00e9es sont collect\u00e9es ce qui r\u00e9clame des solutions \u00e0 faible consommation capables de fournir des performances de calcul en hausse dans des formats typiques toujours plus petits, avec des contraintes thermiques sup\u00e9rieures. Par le biais de son initiative <a href=\"http:\/\/www.microchip.com\/design-centers\/fpgas-and-plds\/fpga-design-resources\">Smart Embedded Vision<\/a>, Microchip Technology r\u00e9pond au besoin croissant d&rsquo;inf\u00e9rence basse consommation des applications Edge, en permettant aux d\u00e9veloppeurs logiciel de mettre en \u0153uvre plus facilement leurs algorithmes sur des r\u00e9seaux pr\u00e9diffus\u00e9s programmables (FPGA) PolarFire. Ajout majeur au portefeuille de solutions dans ce segment, le kit de d\u00e9veloppement logiciel (SDK) VectorBlox Accelerator de Microchip permet aux d\u00e9veloppeurs de tirer parti des FPGA PolarFire pour cr\u00e9er des applications basse consommation, en s&rsquo;appuyant sur des r\u00e9seaux de neurones et une gestion d\u2019overlay tr\u00e8s souple, sans \u00eatre un expert des FPGA.&nbsp;<\/p>\n<p>Les FPGA sont id\u00e9aux pour les applications d\u2019IA Edge, comme l&rsquo;inf\u00e9rence en environnement informatique \u00e0 contrainte de consommation, puisqu\u2019ils sont capables d\u2019effectuer davantage d&rsquo;op\u00e9rations par seconde, avec un meilleur rendement \u00e9nerg\u00e9tique, qu&rsquo;un processeur classique de type CPU ou GPU, mais par contre ils n\u00e9cessitent des comp\u00e9tences hardware sp\u00e9cifiques. Le SDK VectorBlox Accelerator de Microchip permet aux d\u00e9veloppeurs de coder en C\/C++ et de programmer des r\u00e9seaux de neurones basse consommation, sans exp\u00e9rience pr\u00e9alable de conception de FPGA.<\/p>\n<p>Ce kit d&rsquo;outils tr\u00e8s souple sait faire tourner des mod\u00e8les au format TensorFlow, ou au format ONNX (Open Neural Network Exchange) qui offre l&rsquo;interop\u00e9rabilit\u00e9 la plus large entre cadres applicatifs. ONNX supporte en effet de nombreux cadres tels que Caffe2, MXNet, PyTorch et MATLAB.<\/p>\n<p>Contrairement \u00e0 d\u2019autres outils FPGA, le SDK VectorBlox Accelerator de Microchip est support\u00e9 sous les syst\u00e8mes d&rsquo;exploitation Linux et Windows, et comprend \u00e9galement un simulateur pr\u00e9cis au bit pr\u00e8s, permettant \u00e0 l&rsquo;utilisateur de valider la pr\u00e9cision du mat\u00e9riel, dans l&rsquo;environnement logiciel.&nbsp;L\u2019IP de r\u00e9seau de neurones inclus dans le kit permet aussi de charger diff\u00e9rents mod\u00e8les de r\u00e9seau en cours d&rsquo;ex\u00e9cution.<\/p>\n<p>\u00ab&nbsp;Le SDK VectorBlox Accelerator et l\u2019IP de r\u00e9seau de neurones de Microchip apportent aux d\u00e9veloppeurs logiciel et mat\u00e9riel un moyen de mettre en \u0153uvre une architecture \u00e0 r\u00e9seau de neurones convolutif, avec une gestion d\u2019overlay extr\u00eamement souple, \u00e0 base de FPGA PolarFire. Partant de cette architecture, ils pourront plus facilement construire et mettre en \u0153uvre des syst\u00e8mes d\u2019IA Edge, pr\u00e9sentant les formats typiques les plus petits, les meilleures performances thermiques, et les consommations les plus faibles, dans leur cat\u00e9gorie.&nbsp;\u00bb<\/p>\n<p>Pour l&rsquo;inf\u00e9rence Edge, les FPGA PolarFire permettent une r\u00e9duction de consommation de 50% par rapport aux dispositifs concurrents, tout en offrant une puissance de calcul sup\u00e9rieure de 25%, pouvant atteindre 1,5&nbsp;TOPS (T\u00e9ra Op\u00e9rations Par Seconde). En utilisant des FPGA, les d\u00e9veloppeurs ont aussi davantage de possibilit\u00e9s de personnalisation et de diff\u00e9renciation, gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;\u00e9volutivit\u00e9 inh\u00e9rente des dispositifs, et \u00e0 leur capacit\u00e9 \u00e0 int\u00e9grer plusieurs fonctions sur une m\u00eame puce. Les FPGA PolarFire \u00e0 IP de r\u00e9seau de neurones sont disponibles en plusieurs tailles, en fonction des performances n\u00e9cessaires, de la consommation autoris\u00e9e, et de la taille de bo\u00eetier acceptable pour l&rsquo;application, ce qui permet aux utilisateurs de mettre en \u0153uvre leurs solutions dans des bo\u00eetiers \u00e0 partir de 11&nbsp;\u00d7&nbsp;11&nbsp;mm.<\/p>\n<p>L&rsquo;initiative Smart Embedded Vision de Microchip a \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9e en juillet dernier, pour fournir aux d\u00e9veloppeurs de logiciel et de mat\u00e9riel, des outils, des propri\u00e9t\u00e9s intellectuelles IP, et des cartes \u00e9lectroniques permettant de r\u00e9pondre aux exigences d\u2019applications Edge, en termes de contraintes thermiques et de formats typiques miniatures. Etant donn\u00e9 que les FPGA PolarFire consomment moins d\u2019\u00e9nergie que d\u2019autres solutions, il est possible de se passer de ventilateurs dans les bo\u00eetiers. Les FPGA PolarFire offrent \u00e9galement des possibilit\u00e9s d\u2019int\u00e9gration fonctionnelle pour la conception du client. Par exemple, pour des applications de type cam\u00e9ra intelligente, les FPGA PolarFire peuvent tr\u00e8s bien int\u00e9grer le pipeline du signal d&rsquo;image, c\u2019est-\u00e0-dire l&rsquo;interface du capteur, le contr\u00f4leur DDR, l&rsquo;IP de traitement d&rsquo;images et les interfaces r\u00e9seau&nbsp;; en plus bien s\u00fbr du moteur d\u2019inf\u00e9rence d&rsquo;apprentissage automatique.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.microchip.com\">www.microchip.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Par le biais de son initiative Smart Embedded Vision, Microchip Technology r\u00e9pond au besoin croissant d&rsquo;inf\u00e9rence basse consommation des applications Edge, en permettant aux d\u00e9veloppeurs logiciel de mettre en \u0153uvre plus facilement leurs algorithmes sur des r\u00e9seaux pr\u00e9diffus\u00e9s programmables (FPGA) 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