BrainChip a présenté le Akida Pico NPU, un processeur neuronal ultra-compact et efficace conçu comme un accélérateur d’IA. Ce dispositif pourrait révolutionner les appareils connectés intelligents fonctionnant uniquement sur batterie, tout en offrant des performances impressionnantes pour des tâches d’IA à faible consommation d’énergie.
La société australienne BrainChip a récemment dévoilé son dernier processeur neuronal, l’Akida Pico NPU, qui se distingue par sa taille minuscule et son efficacité remarquable. Conçu pour être un accélérateur d’intelligence artificielle, il pourrait ouvrir la voie à une nouvelle génération d’appareils connectés intelligents alimentés uniquement par batterie, si tout se déroule comme prévu.
Placé dans une zone de seulement 0,12 millimètre carré, l’Akida Pico intègre les capacités de traitement neuronal basées sur des événements de BrainChip. Malgré ses dimensions réduites, il est capable de gérer des charges de travail IA relativement exigeantes telles que la détection vocale, la reconnaissance de mots-clés, la réduction de bruit et le traitement des capteurs, tout en consommant moins d’un milliwatt d’énergie.
Le Pico repose sur le moteur de mise en réseau neuronal Akida2 de BrainChip, optimisé pour fonctionner sur batterie. Il intègre 150 000 transistors dans un design de NPU numérique, accompagné d’un moteur DMA et d’interfaces de bus. Les fabricants peuvent ajouter de la SRAM, du stockage flash et des périphériques tels que GPIO selon leurs besoins.
Grâce à la plateforme Akida, le Pico surveille en permanence ses entrées et n’active un processeur principal que lorsqu’il détecte un événement d’intérêt, ce qui réduit considérablement la consommation d’énergie. Un réseau neuronal est chargé de filtrer les fausses alarmes, ce qui diffère des systèmes d’IA basés sur des microcontrôleurs, qui doivent souvent alterner entre mode actif et veille pour économiser de l’énergie. En réalité, le Pico n’a pas besoin de microcontrôleur hôte pour effectuer ses tâches et fonctionne de manière autonome.
BrainChip utilise le procédé FD-SOI 22 nm de GlobalFoundries pour sa puce, et elle prend en charge divers formats de données, dont les modèles neuronaux FP32, INT8 et INT4, avec une préférence pour INT8 pour les cas d’utilisation ciblés.
« Comme toutes nos plateformes de mise en œuvre de l’IA Edge, l’Akida Pico a été développée pour repousser les frontières du calcul IA sur puce avec une faible latence et une consommation d’énergie réduite nécessaires aux applications neuronales, » a déclaré Sean Hehir, PDG de BrainChip.
La société envisage ce dispositif compact comme la clé pour des interfaces vocales IA destinées aux appareils électroménagers intelligents, aux assistants vestimentaires, aux caméras de sonnette automatisées, et bien plus encore—en gros, tout ce qui nécessite de détecter et classifier des événements audio ou de capteur tout en fonctionnant longtemps sur une seule charge de batterie.
Bien que BrainChip ne fournisse pas de repères de performance, le Pico pourrait gérer raisonnablement des modèles neuronaux limités, même s’il n’est pas conçu pour le traitement à grande échelle de l’IA.
BrainChip prévoit de rendre l’Akida Pico disponible soit en tant que puce autonome, soit en tant que bloc IP que les fabricants pourront intégrer dans leurs propres SoCs et microcontrôleurs.