Le FPGA, optimiser les ressources matérielles
Les FPGA sont de plus en plus utilisés dans le traitement vidéo pour leur capacité à améliorer les performances en temps réel tout en optimisant les ressources matérielles disponibles.
Les FPGA sont essentiels pour le traitement vidéo haute cadence, faible latence et faible consommation. Deverne offre un portfolio d'IPs de traitement avec des plateformes FPGA adaptées aux contraintes low power ou high intensive computing, en partenariat avec Xilinx (AMD), Lattice et Efinix. Les méthodes de description incluent VHDL, Verilog, SystemVerilog, avec une maîtrise de la description haut niveau HLS. Découvrez nos réalisations en open source et accédez à notre portail de formation sur notre GitHub.
L’intelligence embarquée, traiter l’information en autonomie
L'intelligence artificielle embarquée permet aux objets connectés de fonctionner de manière autonome. Cela permet de réduire les coûts (stockage et traitement) et augmenter la vitesse de traitement des informations.
La méthode d'optimisation du traitement des données "Edge Computing" consiste à traiter les données au plus proche de leur source, offrant des avantages significatifs tels que la réduction du volume de données transitant, des coûts de transmission moindres, une sécurité accrue et une meilleure scalabilité pour le déploiement. Les avancées technologiques et la maîtrise des coûts facilitent aux petites et moyennes entreprises l'investissement dans un réseau d'information, autrefois onéreux. Dans le domaine des systèmes de vision, l'approche TinyML s'oppose à la complexité croissante des modèles de réseaux de neurones, offrant des leviers pour alléger les modèles et les utiliser dans des environnements embarqués. Notre contribution en open source propose des applications d'intelligence artificielle intégrables sur carte électronique embarquée, consultables sur notre GitHub.