EdgeCortix : Révolutionner le Traitement Énergétiquement Efficace de l'IA à la Périphérie
EdgeCortix se positionne en leader dans la création de processeurs IA écoénergétiques pour l'informatique périphérique, faisant face à une forte concurrence de Nvidia, évaluée à 2,76 trillions de dollars.
Sakyasingha Dasgupta, PDG de cette entreprise basée au Japon et expert en IA avec 25 ans d'expérience, a fondé EdgeCortix en juillet 2019. J'ai récemment échangé avec lui lors des Japan-U.S. Innovation Awards à l'Université de Stanford, où EdgeCortix a été récompensée pour ses contributions à la technologie IA.
Débuts Innovants
Le parcours de Dasgupta dans l'IA a commencé à l'adolescence avec le développement de jeux, éveillant son intérêt pour ce domaine. Il a consacré près de deux décennies à l'IA, même avant l'essor de l'apprentissage profond, réalisant d'importantes recherches sur les premiers systèmes neuromorphiques.
Dans un secteur en pleine évolution, Dasgupta a identifié un besoin crucial : les processeurs traditionnels ne peuvent pas suivre le rythme des modèles d'IA générative actuels, nécessitant des capacités de traitement de données massives. "Lorsque nous avons commencé, nous avons privilégié une approche axée sur le logiciel", déclare-t-il, notant une tendance croissante dans l'industrie. Cette approche facilite la transition vers de nouveaux matériels pour les utilisateurs de CPU ou GPU, rendant l'intégration plus simple.
Objectifs Ambitieux pour l'Informatique Périphérique
Dasgupta imagine un avenir où les systèmes à la périphérie du réseau, tels que les systèmes robotiques, les dispositifs de villes intelligentes et les technologies satellitaires, atteignent une performance proche de celle du cloud. "Notre mission fondamentale est de rendre la puissance de calcul efficace, en réduisant la consommation électrique tout en maximisant la sortie", explique-t-il.
Cela s'inscrit dans un mouvement industriel plus large vers des environnements de calcul hétérogènes, intégrant diverses architectures telles que Arm, RISC-V et les GPU Nvidia.
De MERA à Sakura-II
EdgeCortix a développé un logiciel solide et conçu des puces innovantes. La technologie phare de l'entreprise, le compilateur MERA et le cadre logiciel, traduit le code axé sur les machines en un langage de haut niveau. Cette plateforme prend en charge les processeurs leaders, y compris AMD, Intel, Arm et RISC-V, facilitant l'intégration avec les systèmes existants. Les premiers adopteurs incluent Renesas, un grand fabricant de puces japonais.
Poursuivant sa mission, EdgeCortix est devenue une entreprise de semi-conducteurs sans usine, créant la solution de puce Sakura. Le dernier coprocessseur AI Accelerator Sakura-II fournit 60 trillions d'opérations par seconde avec seulement huit watts d'énergie. Son architecture à faible latence et reconfigurable en temps réel, connue sous le nom de Dynamic Neural Accelerator (DNA), est particulièrement adaptée aux charges de travail IA exigeantes à la périphérie, y compris les applications IA génératives dans les domaines de la vision, du langage et de l'audio.
Reconnaissance et Applications
En 2024, le Forum Économique Mondial a nommé EdgeCortix Pionnier Technologique, reconnaissant son potentiel d'innovation dans l'IA à la périphérie à travers divers secteurs tels que la défense, la robotique, les villes intelligentes et les véhicules autonomes. Les collaborations avec des leaders de l'industrie, comme les améliorations de la série RZ/V MPU, soulignent l'engagement de l'entreprise à fournir des solutions d'inférence IA de haute performance.
Avec environ 51 % de ses clients basés au Japon, 29 % aux États-Unis et le reste en EMEA et en Inde, l'entreprise a gagné en traction, observant une croissance rapide de ses revenus. "Nous avons atteint une adéquation produit-marché avec nos puces Sakura de première génération", note Dasgupta, alors que la seconde génération se prépare pour la production de masse sur le marché de l'IA générative.
À mesure qu'EdgeCortix continue de croître, la société recherche des capitaux supplémentaires après avoir levé près de 40 millions de dollars en capitaux propres et en dette pour alimenter ses innovations dans le traitement IA à la périphérie.
Classement
