Eyeriss, une puce graphique qui pourrait transformer l’IoT

Le MIT prépare en ce moment même une puce graphique nommée Eyeriss. L’objectif transformer l’IoT et l’Intelligence artificielle par la miniaturisation. 

Alors que Watson d’IBM impressionne tout le monde, voilà que le Massachusetts Institute of Technology fait parler de lui dans le domaine de l’IoT et de l’intelligence artificielle.

Des chercheurs du célèbre centre de recherche mettent au point EyeRiss, une puce graphique présentant des caractéristiques similaires  aux processeurs Qualcomm, ceux présents dans la plupart de nos smartphones. Seulement celle-ci serait 10 fois plus efficace que des puces pour mobiles pour faire fonctionner des algorithmes d’intelligence artificielle et de deep learning. 

Ses 168 cœurs peuvent prendre à leur charge la récolte et l’analyse de données parce qu’ils disposent chacun de la mémoire dédiée. Un GPU traditionnel partage cette mémoire entre tous les cœurs.

Diminuer la dépendance aux plateformes cloud

A terme, la puce graphique intégrerait directement les données, le réseau neural, sans besoin d’une synchronisation avec une plateforme cloud. Pour les constructeurs de smartphone comme Apple et Google, cette technologie permettrait d’augmenter l’autonomie de la batterie.

Il n’y aurait plus besoin de se connecter au WiFi ou par les données cellulaires (3G, 4G) pour faire fonctionner un système de reconnaissance vocal comme SIRI. Cela implique une sécurité accrue puisque les données brutes ne sont plus directement envoyées.

La puce graphique pourrait également prendre place dans des voitures connectées, pour alimenter un système d’infotainement performant. Les constructeurs d’électroménagers connectés sont également intéressés par cet outil très puissant qui s’adapte aux standards de l’industrie, notamment en terme d’architectures réseau utilisées.

Ainsi chaque objet connecté pourrait apprendre de l’utilisateur à son contact. Une innovation qui pourrait également changer le traitement des datas sur les plateformes Big Data.

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