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Projet Brainwave : De l’IA en temps réel depuis le Cloud de Microsoft ?

Pour se différencier de ses concurrents dans l’IA et le , a présenté le 22 août dernier le projet Brainwave.

La firme de Redmond se dirige tête baissée dans le secteur de l’IA. Après avoir mis au point Cortana, un assistant vocal basé sur le machine learning, Microsoft veut faciliter le traitement des informations par une IA en temps réel.

Présenté lors du salon Hot Chips 2017, le projet Brainwave repose sur une solution matérielle communicant avec . Concrètement, le géant de l’informatique travaille avec des puces FPGA (Field Programmable Gate Array). Ces dernières, fabriquées par , sont reprogrammables. Les avantages de ces puces résident dans leurs capacités de calcul à la volée, des temps de latence plus faibles qu’une solution reposant sur des cartes graphiques et une consommation électrique généralement réduite.

Le projet Brainwave montre ses muscles

Elles sont placées dans des data centers afin d’assurer le fonctionnement de cette architecture distribuée, conçue pour accélérer le traitement des opérations nécessaires dans le cadre du computer vision ou encore du text to speech/speech to text, la fonctionnalité principale des assistants vocaux.

Pour prouver l’efficacité de sa technologie, Microsoft s’appuie sur des benchmarks réalisés au sein de ses propres centres de données. Cette technologie atteint une puissance de 39,5 Tflops, soit plus de 130 000 opérations par seconde.

S’aligner sur la concurrence

Basé sur le deep learning, le projet Brainwave a pour but d’intégrer la puissance de traitement de ces puces dédiées à l’IA au sein du cloud Microsoft Azure.

Calculer l’intelligence artificielle en temps réel, voilà le défi qui se pose à bon nombre d’industries pour réussir leur transformation numérique. Les usines et les fabricants automobiles sont les premiers à avoir besoin de cette puissance de calcul. L’émergence des assistants vocaux est également une des raisons du lancement de ce projet Brainwave. En face, propose aussi une solution FPGA, tandis que se repose sur ses puces maison Tensor Processor Unit pour faire évoluer son IA Alpha. La firme de Redmond a donc tout intérêt à rendre rapidement fonctionnelle cette solution mêlant matériel et cloud computing.

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