Discussion :

[Stéphane le calme]

ARM présente DynamIQ, sa nouvelle architecture pensée pour l'intelligence artificielle
et le machine learning

ARM, le spécialiste britannique de conception des processeurs destinés principalement aux appareils mobiles et aux dispositifs embarqués, a annoncé une nouvelle architecture de processeurs qui devrait, selon le constructeur, donner un coup de pouce significatif à l'intelligence artificielle et aux technologies d'apprentissage automatique.

Baptisée DynamIQ (IQ pour coefficient intellectuel, en anglais), le Britannique a présenté cette architecture comme étant « probablement le plus grand changement microarchitectural depuis qu’ARM a annoncé l’architecture ARMv8-A 64-bit en 2011 ». Précisons que ce « changement monumental dans la microarchitecture multicœur » n'est pas le processeur lui-même, étant donné que de nouveaux processeurs Cortex-A seront construits par les partenaires ARM et seront annoncés plus tard cette année.

Depuis 2011, ARM capitalise sur une technologie appelée big.LITTLE, qui permet d'avoir plusieurs cœurs travaillant à des vitesses différentes en fonction des usages. Cela permet entre autres de limiter la consommation lors des phases de repos tout en bénéficiant d'une bonne puissance de calcul lorsque c'est nécessaire.

big.LITTLE permet aux périphériques d'utiliser deux types de processeurs : ceux à faible alimentation pour les tâches secondaires et les plus puissants pour les tâches plus exigeantes. Les cœurs fonctionnent par groupes ou clusters, généralement des paires de 2 et/ou 4 cœurs (2+2, 2+4, 4+4).

DynamIQ vient pousser le concept de big.LITTLE. ARM explique que DynamIQ big.LITTLE a une approche du « bon processeur pour la bonne tâche » et permet de configurer des processeurs big et LITTLE sur un seul cluster de calcul, ce qui n'était pas possible auparavant. Par exemple, les configurations 1 + 3 ou 1 + 7 DynamIQ big.LITTLE avec un contrôle beaucoup plus granulaire et optimal sont maintenant possibles. Cela renforce l'innovation dans les SoC conçus avec un calcul de taille correcte avec traitement hétérogène qui fournissent des performances significatives de l'IA sur le périphérique lui-même.

ARM a donné des fonctionnalités et capacités qui découlent de l’utilisation de DynamIQ sur les processeurs Cortex-A qui seront mis sur le marché cette année :

• de nouvelles instructions dédiées au processeur pour le Machine Learning (ML) et l’intelligence artificielle (IA) : les processeurs ARM Cortex-A en configuration DynamiQ de prochaine génération dans les 3 à 5 années à venir offriront ainsi 50 fois plus de performances pour l'intelligence artificielle que les actuels cœurs ARM Cortex-A73 (le haut de gamme du moment), avec une réactivité 10 fois plus importante entre le CPU et l'accélérateur hardware du SoC ;
• flexibilité multi-core accrue : les concepteurs de SoC peuvent dimensionner jusqu'à huit cœurs dans un seul cluster et chaque noyau peut avoir des performances et des caractéristiques de puissance différentes. Ces fonctionnalités avancées permettent une plus grande réactivité aux applications de ML et IA. Un sous-système de mémoire redessiné permet un accès plus rapide aux données et améliore la gestion de l'alimentation ;
• plus de performance dans les budgets thermiques restreints : l’architecture va apporter une commutation efficace et beaucoup plus rapide des tâches logicielles pour correspondre au processeur de la bonne taille afin d’optimiser les performances et la puissance grâce au contrôle indépendant de fréquence des processeurs individuels ;
• des systèmes autonomes plus sûrs : DynamIQ va apporter une plus grande réactivité à la solution ADAS et des capacités de sécurité accrues qui permettront aux partenaires de construire des systèmes compatibles ASIL-D pour une exploitation sûre dans des conditions de défaillance.

Source : ARM

Et vous ?

Qu'en pensez-vous ?

[dlewin]

Les gens de chez Arm ne sont pas des débutants déjà avec un business-model innovant : se débarrasser (c'est vraiment le mot) de la fabrication fabless en ne proposant que la synthèse du coeur ARM et faire fabriquer à ses client tout en touchant des royalties sur chaque chip: c'est fort.

Et ici comme à son habitude ARM est prêt pour cette bataille, pour ce que j'appelle "le nouvel eldorado", celui des données:

• Il y a d'un côté le traitement des données avec les GAFAM (et d'autres comme le consortium OpenAI avec Elon Musk) qui sont dans une guerre impitoyable de Machine Learning, Deep Learning, réseaux de neurones (maintenant convolutionnels) etc etc... .
• mais pour cela il faut aussi s'appuyer sur des besoins matériels adaptés : Nvidia dont on parle trop peu dans ce métier est très bien placé à la fois en hard les Jetson TK1 -- qui intègre 5xA15 et 192 GPU et qui équipe les drones comme le dernier Bebop de Parrot et des Diji. Petite parenthèse pour ceux qui sont sur linkedin: inscrivez vous au groupe Jetson -- et il y a aussi donc les TX1 et maintenant TX2 . Nvidia fait aussi du "logiciel" Cuda, mais aussi Cudnn et son framework VisionWorks. Donc acteur trop discret à mon gout.
• Et tout en bas dans le matériel: Arm. Le big.Little n'est plus nouveau. Par contre s'ils appliquent cette annonce (méfions nous des annonces marketing), c'est une belle promesse. Un tel changement c'était la v7a avec le Cortex, là c'est autre chose. Il faudrait juste voir quelques chiffres car "performances significatives" c'est quoi ?

On voit bien que depuis une certaine période que je situeraie à 2-3 ans, le marché change, c'est à la fois inquiétant (je vous renvoie au forum développez sur le sujet Amazon et son marché par détéction) et passionant car enfin depuis toutes ces années de stagnation il y à des technos passionantes qui emmergent.

Alors oui il semble que quand les investissement privés pour la R&D sont actuellement de 1-2% en téléphone mobile ou un peu plus en logiciel, et qu'il y à 32% pour la partie xxx Learning:
je souhaite juste que les emplois soient, en France en tout cas, en fonction. Ne ratons pas ce train.

DL

PS mes chiffres sont tirés de la récente étude disponible ici: