Publié le 16 janvier 2019, modifié le 5 mars 2021.
Par Christophe Romei

[CES 2019] Histoire de processeur

Publié le 16 janvier 2019, modifié le 5 mars 2021.
Par Christophe Romei

Le CES c'est la grande messe des processeurs, sans ce morceau de silicium toujours plus petit, présent quasiment dans tous les objets électroniques point de salut sur la qualité de l'expérience.

Le CES c’est la grande messe des processeurs, sans ce morceau de silicium toujours plus petit, présent quasiment dans tous les objets électroniques (IoT, gadget, smarthome,TV, voice, voiture autonome…) point de salut sur la qualité de l’expérience. À noter qu’ ils ont tous besoin d’électricité ! Tout les leader étaient présent, AMD, INTEL, MEDIATEK, NVIDIA, AMAZON, QUALCOMM, NXP, AMBARELLA, AKM…

– Intel et Facebook ont annoncé un processeur de 10 nmNervana est optimisé pour la reconnaissance d’image qui va permettre d’accélérer les réseaux neuronaux de l’intelligence artificielle.
– AMD a lancé le premier processeur au monde à 7 nm
– Ambarella a annoncé processeur le CV25 qui prend en charge les réseaux neuronaux en temps réel de reconnaissance multi-objet

Certains produits utilise d’ailleurs utilisent l’appellation Processor ! Comme la marque KitchenAid qui a lancé le Cook Processor Connect, c’est un petit appareil électroménager tout-en-un avec une douzaine de possibilités, notamment bouillir, frire, cuire à la vapeur, cuire à l’étouffée, pétrir, hacher, émincer, réduire en purée, mélanger, émulsionner, fouetter et remuer.

La tendance de cette année c’est de montrer que les processeurs sont capable d’utiliser un algorithme d’intelligence artificielle, par exemple en marquant automatiquement des amis sur des photos. Ces nouvelles puces aiderons à ce que les chercheurs appellent l’inférence. Les processeurs d’Intel dominent actuellement le marché de l’inférence d’apprentissage automatique, qui, selon les analystes  s’élèvera à 11,8 milliards de dollars d’ici 2021. La voiture autonome a été le secteur avec le plus d’annonces. Les capteurs et les radars capables de détecter les environnements de conduite, deviendront l’une des technologies les plus importantes.

Voice

Le raz de marée des assistants vocaux ont besoin de processeur pour permettre d’écouter et de comprendre les commandes vocales. Améliorer la clarté des signaux de parole pour les applications d’assistance vocale mains libres est essentiel pour les applications intelligentes à commande vocale actuelles. De nombreuses plateforme avec des kit de développement front-end pour interface vocale qui exécute des systèmes de formation de faisceau et de suppression de bruit pour l’enregistrement longue distance existe de plus en plus.

TV

Chez LG le nouveau processeur Alpha 9 embarqué dans se derniers téléviseurs équipés de ThinQ AI ajuste avec précision la courbe de mappage des tons en fonction des conditions ambiantes afin d’optimiser la luminosité de l’écran, en exploitant sa capacité à comprendre comment l’œil humain perçoit les images sous un éclairage différent. Le processeur utilise le capteur de lumière ambiante du téléviseur pour mesurer les niveaux de lumière, en ajustant automatiquement la luminosité pour compenser selon les besoins.

Un autre chemin technologique ?

L’exécution de tâches d’apprentissage approfondi sans matériel de processeur graphique ou de puces AI peut-elle être plus rapide ? Cela semblait être une mission impossible pendant des décennies, jusqu’en janvier 2019, lorsque PQ Labs a présenté une solution de machine learning.PQ Labs va perturber les processeurs AI et les GPU, permettant une accélération de 199 fois sur des périphériques existants sans mise à niveau matérielle

En intégrant un processeur Intel à 0,9 GHz dans une voiture Lego, le jouet acquiert instantanément les compétences d’intelligence artificielle pour exécuter des tâches d’ intelligence artificielle telles que la détection d’objets ou d’obstacles, elle est capable de faire toutes les tâches d’une voiture autonome. Dans le passé, le jouet devait comporter un boîtier d’ordinateur lourd avec une carte graphique haute installée afin de disposer d’une telle puissance informatique.

Pour des raisons historiques, l’ensemble du secteur de lAI et de la recherche universitaire repose sur le modèle de programmation de la carte graphique (en particulier la carte graphique NVIDIA, tandis que le processeur graphique d’AMD ne dispose pas d’une telle fonctionnalité logicielle / algorithme). Il y a d’autres puces d’AI qui suivent, mais elles utilisent toutes des modèles d’AI et une stratégie d’optimisation similaires.

MagicNet est conçu et développé à partir de la base à partir des principes fondamentaux des mathématiques à apprentissage en profondeur. Toutes les opérations mathématiques sont redéfinies et réimplémentées dans une bibliothèque appelée “Magic Compute”, remplaçant ainsi le besoin de NVIDIA Cuda, de la configuration de réseau au détail ou du processeur Intel MKL, et sont considérablement plus rapides. Par exemple, les opérations de “convolution” (élément constitutif de tous les modèles d’apprentissage en profondeur) sont remplacées par Magic-Convolution pour bénéficier d’une amélioration significative des performances.

Performance

Pour illustrer la puissance de calcul de ces processeurs Mobileye d’Intel, a déclaré au CES 2019 avoir cartographié toutes les routes du Japon, à l’aide de caméras déjà intégrées aux véhicules de Nissan livrés avec Mobileye. L’entreprise est un fournisseur automobile de niveau 2 qui collabore avec tous les principaux fournisseurs de niveau 1 et couvre la grande majorité du marché de l’automobile (programmes avec 27 constructeurs en décembre 2016). Ces équipementiers ont choisi Mobileye pour sa technologie avancée, sa culture de l’innovation et son agilité.Mobileye prend en charge une gamme complète de fonctions ADAS – AEB, LDW, FCW, LKA, LC, TJA, reconnaissance des panneaux de signalisation (TSR) et contrôle du faisceau de route intelligent (IHC) – à l’aide d’une seule caméra montée sur le pare-brise, traitée par un une seule puce EyeQ

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