IA / AM

Intelligence artificielle et apprentissage machine

Construire

Explorer / Développer / Entraîner​

Entraînement / Inférence de l’IA

  • Cerebro: 6 Alveo FPGAs
  • Genisys: 6 V100 GPUs
  • Synergy: 2 GPU 2 FPGA
  • Émulation / accélération​ / validation matérielle
  • Prototypage FPGA et validation

Entraînement de l’IA

  • 32 Ascend 910
  • 16 Kunpeng 920
  • 8 PFLOPS@FP16
  • Architecture informatique CANN
  • Pile logicielle permettant 32 utilisateurs simultanés

Optimiser​

Prototyper et référence​

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Optimisation basée sur l’IA​

Optimisez les réseaux neuronaux profonds en les rendant plus rapides, plus petits et plus économes en énergie, du nuage à l’informatique de pointe

Déployer​

Exécuter votre solution​

Systèmes embarqués et PI​

Code source ouvert pour 32- et 64-bits RISC-V

  • Processeur Barrel RISC-V pour l’accélération de l’IA
  • Conception et prototypage de processeurs RISC-V

Atlas 200 DK IA Kit de développement

  • IA embarquée
  • Ascend 310
  • 22 TOPS INT8
    16 TOPS INT8
    8 TOPS INT8

Événements

mai 2022

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Yassine Hariri, PhD
Scientifique principal
IA/AM et systèmes embarqués
Bureau : 1.613.530.4672

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