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Composants intelligents : comment limiter la consommation énérgétique?

Composants intelligents : comment limiter la consommation énérgétique?

Des solutions logicielles et matérielles permettent de limiter la consommation énergétique des composants qui embarquent des capacités de calcul.

Le fonctionnement du véhicule autonome repose sur des technologies agissant en lien étroit les unes par rapport aux autres. Par exemple, pour appréhender son environnement, le véhicule utilise ses radars et ses lidars. Le système fusionne ces signaux reçus pour construire une grille d’occupation des objets qui l’entourent et ainsi déterminer la probabilité qu’un obstacle se situe à proximité. Parallèlement, une intelligence artificielle analyse les images fournies par des caméras embarquées pour déterminer la nature de l’objet et évaluer le danger. Ces actions, qui s’enchaînent de manière ininterrompue, sont consommatrices de données et de puissance de calcul, et donc particulièrement énergivores. La gestion de l’énergie est devenue un enjeu essentiel pour garantir la sécurité du passager tout au long d’un trajet.

Plusieurs technologies sont en cours de maturation : à l’institut Leti du Commissariat à l’énergie atomique (CEA), l’algorithme SigmaFusion ne nécessite qu’environ 1 watt de puissance pour bâtir des grilles d’occupation. Soit de 100 à 200 fois moins que des processeurs Nvidia ou Intel Core. Du côté du CEA List, l’accélérateur programmable PNeuro, codéveloppé avec la start-up GlobalSensing Technologies, permet de faire de la reconnaissance d’images avec une efficacité énergétique améliorée. Dans une publi­cation parue à l’occasion de la conférence « Design, automation and test in Europe », qui s’est tenue en mars 2018, les chercheurs indiquent que celle-ci est deux fois plus grande qu’avec des technologies concurrentes. PNeuro est utilisé lors de la phase dite « d’inférence » des intelligences artificielles appliquées à la reconnaissance d’images, qui consiste à placer l’algorithme en conditions réelles. Elle fait suite à une phase d’entraînement initiale à la reconnaissance, généralement réalisée hors ligne, à partir d’une banque d’images.

à la différence des processeurs généralistes qui équipent les téléphones ou les ordinateurs, un[…]

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