Puce IA Edge éliminant les tableaux MAC traditionnels : 55 TOPS/W d'efficacité

Une startup de la Silicon Valley a réinventé les mathématiques des réseaux de neurones, livrant une puce IA edge qui contourne le tableau classique de multiplication‑accumulation (MAC). Le résultat est une puce de 7×7 mm, nommée Ergo, qui délivre 4 TOPS de performance ne consommant que 20 mW — offrant une efficacité impressionnante de 55 TOPS/W. Selon Perceive, la puce peut exécuter des charges de travail d'inférence de niveau centre de données comme YOLOv3 à 30 fps avec moins de 20 mW.

Perceive, fondée à San Jose il y a deux ans, est sortie de sa phase furtive et est entièrement financée par sa société mère, Xperi. L'équipe centrale de 41 membres est complétée par un nombre similaire d'ingénieurs Xperi focalisés sur les applications pour Ergo. Steve Teig, fondateur et PDG de Perceive et aussi CTO de Xperi, apporte une expertise profonde en conception de puces et IA, ayant précédemment dirigé la startup de logique programmable 3D Tabula et servi comme CTO chez Cadence.

Teig explique que la démarche a commencé par une question simple : « Quels calculs les réseaux de neurones effectuent‑ils réellement ? » En appliquant des principes théoriques de l'information, l'équipe a identifié une représentation plus efficace des opérations de réseau, qui a à son tour informé l'architecture d'Ergo. Cette nouvelle approche élimine la majeure partie des tableaux MAC conventionnels, résultant en une puce 20 à 100 fois plus économe en énergie que les solutions concurrentes.

Architecture d'Ergo

L'architecture d'Ergo comporte quatre grappes de calcul, chacune avec mémoire dédiée. Contrairement aux accélérateurs typiques qui reposent sur des tableaux MAC pour les calculs de produit scalaire, les grappes d'Ergo exécutent les opérations d'une manière novatrice, hautement parallèle. Ce design prend en charge une large gamme de topologies de réseaux — incluant CNN, RNN, et même plusieurs modèles hétérogènes s'exécutant simultanément — sans besoin de RAM externe.

En termes pratiques, Perceive a démontré l'exécution simultanée de YOLOv3 (60–70 M paramètres) ou M2Det aux côtés de ResNet‑28 et d'un LSTM pour le traitement vocal. Cette capacité permet l'inférence vision et audio en temps réel sur le même dispositif edge.

L'efficacité énergétique est encore améliorée par des techniques agressives de power‑gating et clock‑gating qui exploitent la nature déterministe des charges de travail de réseaux de neurones. Comme le code d'inférence ne contient pas de branchement, le timing est prévisible, permettant à la puce de rester virtuellement éteinte jusqu'au déclenchement par un capteur de mouvement ou microphone analogique. Une fois activée, Ergo peut charger un modèle complet de niveau centre de données et démarrer l'inférence en environ 50 ms, déchiffrement inclus.

Au‑delà du calcul

Au‑delà du calcul, Ergo intègre un pipeline matériel de traitement d'image capable de correction de distorsion fisheye, correction gamma, balance des blancs et rognage. Un bloc équivalent de traitement audio prend en charge la formation de faisceau sur plusieurs microphones. Un microprocesseur Synopsis ARC avec cœur DSP gère le pré‑traitement additionnel et exécute le firmware chiffré, tandis qu'un bloc de sécurité dédié chiffre tous les chemins de données et poids de réseau pour protéger les déploiements IoT.

Ergo se connecte à une mémoire Flash externe et prend en charge les mises à jour over‑the‑air, permettant le ré‑entraînement de réseau neuronal sur l'appareil ou l'échange de modèles selon les besoins. La puce et sa carte de référence sont actuellement en échantillonnage ; la production de masse est prévue pour le T2 2024.

Steve Teig (Image : Perceive)

Perceive revendique une efficacité de 55 TOPS/W pour sa puce Ergo, exécutant YOLOv3 à 30 fps avec seulement 20 mW (Image : Perceive)

La technologie de Perceive repose sur la réinvention des mathématiques des réseaux de neurones via la théorie de l'information (Image : Perceive)