Kalray lance une carte d’accélération “made in France” pour la vision et l’IA générative
Intégrant quatre processeurs DPU Coolidge2 de Kalray, cette carte d’accélération au format PCIe référencée Turbocard4 (TC4) est fabriquée dans l’usine Asteelflash de Langon et cible les applications de vision intelligente et d’indexation de données, en forte croissance du fait de l’adoption de l’IA.
Kalray, société grenobloise spécialisée dans les technologies matérielles et logicielles dédiées à la gestion et au traitement intensif des données, commercialise Turbocard4 (TC4), une carte d’accélération au format PCIe embarquant quatre de ses processeurs DPU (data processing unit) de dernière génération, les Coolidge 2, et adressant les applications de vision intelligente et d’indexation de données, des marchés en forte croissance du fait de l’adoption de l’IA.
« La disponibilité de notre nouvelle carte d’accélération TC4 représente une étape majeure pour Kalray car c’est un pas supplémentaire qui est franchi pour permettre une adoption la plus large possible de notre technologie, souligne Eric Baissus, président du Directoire de Kalray. La TC4 a déjà été sélectionnée par l’un de nos principaux clients et nous envisageons un décollage commercial rapide en raison de la demande toujours croissante en solutions d’accélération du traitement des données, ce qui nous rend particulièrement fiers d’autant que la TC4 est notre premier produit made in France. »
© Kalray
La TC4 est en effet fabriquée dans l’usine d’Asteelflash, à Langon, avec un volume de production qui devrait passer de quelques centaines d’unités par mois aujourd’hui à plusieurs milliers d’unités par mois à partir de 2025. Kalray affirme avoir déjà reçu une commande initiale de plus d’un million de dollars pour la TC4 (ce qui représente plusieurs centaines de cartes). Ce partenariat avec Asteelflash a été soutenu par le gouvernement français dans le cadre du projet Caraïbe.
Selon Kalray, la carte TC4 a été conçue pour assurer la possibilité de fusionner des technologies de traitement classiques et de traitement basées sur l’IA. Les DPU du Grenoblois offrent en effet une architecture complémentaire aux processeurs graphiques, permettant de traiter un grand nombre d’opérations différentes en parallèle de manière asynchrone. Les DPU sont particulièrement adaptés au prétraitement des données qui sont ensuite utilisées par les processeurs graphiques ou dans le cadre de systèmes intelligents complexes exécutant de nombreux algorithmes différents en parallèle.
La TC4 vise en premier lieu le marché de la vision intelligente qui joue un rôle crucial dans les secteurs clefs tels que l’industrie, la santé ou les smart cities, en raison de leur capacité à analyser les données visuelles en temps réel, à prendre des décisions intelligentes et à automatiser des processus complexes. La taille du marché de la vision intelligente a été évaluée à 20,3 milliards de dollars en 2023 et devrait dépasser les 175 Md$ d’ici 2032, affichant un taux de croissance annuel moyen de 27,3 % selon Fortune Business Insights, grâce, notamment, aux progrès de l’IA et de l’apprentissage automatique.
L’autre application majeure de la TC4 est l’indexation des données pour le marché de l’IA générative. Les modèles d’IA générative, tels que ceux utilisés dans le traitement du langage naturel ou la génération d’images, doivent souvent accéder à d’immenses ensembles de données. Une indexation efficace minimise le temps nécessaire pour récupérer les données pertinentes, rendant les processus d’apprentissage et d’inférence plus rapides, explique Kalray. De plus, à mesure que les modèles d’IA générative deviennent plus complexes, les ensembles de données sur lesquels ils s’entraînent augmentent de manière exponentielle. L’indexation des données permet à ces modèles de passer à l’échelle plus efficacement en garantissant que l’augmentation du volume de données n’accroît pas linéairement les temps d’accès, souligne le Grenoblois.
Enfin, l’indexation des données améliore également la précision des sorties du modèle, car elle aide à identifier rapidement les données les plus pertinentes à insérer dans le contexte du modèle. Cela garantit que les sorties du modèle sont aussi précises et contextuellement appropriées que possible. Kalray prévoit une forte demande en puissance de calcul pour l’indexation des données et positionne la TC4 comme la solution la mieux adaptée à ces tâches.
