Cadence Design Systems annonce que le logiciel destiné aux processeurs de signal numérique (DSP) Cadence Tensilica HiFi a été optimisé pour exécuter de façon efficace le framework TensorFlow Lite for Microcontrollers, partie intégrante de la plateforme open-source de TensorFlow pour l’apprentissage automatique (Machine Learning — ML) de Google.

L’optimisation logicielle permet d’exécuter les tâches d’inférence de réseaux neuronaux basse consommation dans les applications de détection, audio et vocales avancées.

La combinaison d’un environnement d’apprentissage automatique en périphérie de réseau (edge-based ML) fonctionnant sur des cœurs très basse consommation répond à la demande croissante d’intelligence pervasive dans les applications audio, vocales et de détection avancée.

Les processeurs de signal numérique HiFi sont les premiers DSP à prendre en charge l’environnement TensorFlow Lite for Microcontrollers. Grâce à l’ajout d’un support logiciel optimisé pour les opérateurs TensorFlow Lite dans les cœurs de DSP HiFi, les développeurs peuvent désormais tirer pleinement parti de la plateforme TensorFlow. Cette évolution favorise le développement rapide d’applications en périphérie de réseau qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), ce qui évite de coder manuellement les réseaux neuronaux, tout en réduisant les délais de mise sur le marché et en assurant des performances plus élevées.

Le déploiement de l’intelligence artificielle en périphérie de réseau, notamment sur des produits qui utilisent la voix et le son comme interface avec l’utilisateur, requiert l’exécution du modèle d’inférence sur l’appareil. Les avantages sont nombreux :

•    élimination de la latence associée à l’envoi de données vers un service en cloud et de l’attente de la réponse renvoyée à l’appareil ;
•    réduction de la consommation d’énergie associée à l’émission et à la réception de grands volumes de données sur un réseau ;
•    protection de la confidentialité et réduction des problèmes de sécurité, dans la mesure où les données ne quittent jamais l’appareil ;
•    parce qu’il fonctionne indépendamment du cloud, l’appareil demeure opérationnel tout en étant déconnecté du réseau.

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