IA / AM

Intelligence artificielle et apprentissage machine

Construire

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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

octobre 2021

11octToute la journée15Apprentissage machine avec Python au CENGNFORMATION ORGANISÉE PAR CMC

11octToute la journée15Notions de base sur Docker et Kubernetes par le CENGNFORMATION ORGANISÉE PAR CMC

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

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