Souhaitez-vous un côté data avec vos puces ? Les Silicon Slingers commencent à regrouper des informations avec leur matériel

Certains fabricants de puces commencent à fournir des données en tant que service à valeur ajoutée.

Les Silicon-slingers, en particulier ceux qui proposent des produits pour l’IA, savent que leurs produits ne valent rien sans informations à partir desquelles des connaissances peuvent être extraites ; c’est comme vendre un cerveau vide.

En conséquence, ils créent ou acquièrent des ensembles de données pour rendre leurs produits plus attrayants.

Le mois dernier, Lattice Semiconductor a fait l’acquisition sous le radar d’une entreprise nommée Mirametrix, qui possède des actifs d’IA comprenant des données de suivi des yeux et de détection du regard.

La propriété des ensembles de données de Mirametrix pourrait ouvrir davantage de portes à Lattice – qui vend principalement des FPGA – dans des secteurs à croissance rapide comme l’automobile et le bien-être. L’entreprise ne vend pas l’ensemble de données, mais plutôt des algorithmes que les constructeurs automobiles pourraient utiliser pour créer des systèmes qui surveillent les conducteurs et les alertent s’ils s’assoupissent ou ne font pas attention à la conduite.

“Avec ces données, nous pouvons réellement offrir une meilleure expérience et faire des choses que d’autres personnes trouveront très difficiles à faire”, a déclaré Esam Elashmawi, directeur de la stratégie et du marketing de Lattice. Le registre.

Elashmawi a ajouté que les données ne sont pas liées aux FPGA de Lattice, mais peuvent être utilisées avec des puces fabriquées par d’autres sociétés. La technologie Mirametrix a déjà été utilisée par des entreprises comme Lenovo dans les ordinateurs portables.

“Nous recherchons des moyens de… et de nous différencier pour une meilleure expérience applicative pour nos clients. Parfois, il s’agit d’un ensemble de données”, a déclaré Elashmawi.

L’unité Mobileye d’Intel, qui sera bientôt rendue publique, s’appuie sur des ensembles de données propriétaires décrivant les conditions routières pour vendre davantage de caméras et de capteurs aux constructeurs automobiles. Dans un dossier de pré-inscription, la société a affirmé « nous pensons qu’aucune autre société au monde ne dispose d’ensembles de données sur l’expérience de la route aussi profonds et aussi larges que les nôtres ».

Mobileye a collecté des informations à partir de ses capteurs et caméras existants dans divers modèles de voitures, qui ont parcouru des millions de kilomètres dans 40 pays. Les informations de crowdsourcing glanent des points de données sélectionnés à partir d’images, qui sont renvoyées à Mobileye à une faible bande passante de 10 Ko par voiture et par kilomètre. Les informations récoltées aident les constructeurs automobiles à personnaliser les véhicules autonomes en fonction des conditions routières uniques du monde entier.

Nvidia crée des ensembles de données en simulant des situations du monde réel dans le « métavers », en fonction des vues de la caméra et de l’éclairage pour entraîner les robots à naviguer. La société a également créé des ensembles de données sur des scènes réalistes grâce à des caméras simulées pour la conduite autonome. Une étoile d’or si vous devinez que les simulations fonctionnent mieux sur les GPU Nvidia.

De bons ensembles de données sont rares et précieux et peuvent être définis dans les programmes de l’industrie, a déclaré Andrew Feldman, PDG du fournisseur d’accélération de l’IA Cerebras Systems. Le registre . Cerebras a levé le mois dernier 250 millions de dollars lors de son dernier tour de table sur une valorisation de 4 milliards de dollars.

“La collecte, la gestion et l’extraction de données sont une source de différenciation concurrentielle. Les ensembles de données sont coûteux à rassembler, à nettoyer et à conserver”, a déclaré Feldman.

“Si tout le monde dans un écosystème utilise un ensemble de données et que cet ensemble de données offre un avantage à certains et un inconvénient à d’autres, ces avantages peuvent être intégrés dans la fondation de l’écosystème”, a déclaré Feldman.

La mégapuce IA WSE-2 de la société Cerberas, qui a la taille d’une plaquette et possède 850 000 cœurs, est agnostique de par sa conception et peut exécuter une variété d’applications d’IA simultanément.

Les données deviennent la marchandise qui aide les fabricants de puces à verrouiller les clients sur leur matériel. Mais l’IA n’est pas universelle, et la personnalisation peut extraire les meilleures performances et efficacité énergétique des modèles d’IA pour des tâches telles que l’optimisation des voitures électriques fonctionnant sur batteries.

« Les algorithmes deviennent de plus en plus complexes et occupent plus de mémoire et d’espace de stockage, ce qui est assez difficile à gérer, mais ils ont ensuite besoin de grandes quantités de données pour être formées aux tâches qu’ils effectueront », Shane Rau, vice-président de la recherche chez IDC. , a déclaré .

Au-delà des ensembles de données propriétaires, les fabricants de puces contribuent aux ensembles de données open source. Intel et Nvidia ont contribué à People’s Speech, un ensemble de données de reconnaissance vocale en anglais open source, disponible gratuitement sous licence Creative Commons. ®