En avril dernier, SambaNova annonçait avoir levé 676 millions de dollars grâce à un tour de table de série D mené par SoftBank Vision Fund 2, le fonds d’investissement de la société de holding japonaise. Ce financement avait permis entre autres de développer sa plateforme innovante “Dataflow as a Service”, la combinaison d’un hardware axé sur l’IA connu sous le nom de Datascale avec le système Samba qui l’exploite. Avec cette solution, la start-up souhaite combler le fossé existant entre les entreprises et l’intelligence artificielle.
L’outil DataScale et le système SambaNovaFlow de la start-up SambaNova
La start-up SambaNova fut fondée en 2017 par Rodrigo Liang, ancien employé d’Oracle, avec l’appui de deux professeurs de l’Université de Stanford : Kunle Olukotun et Chris Ré. Le premier a contribué à la découverte du processeur multicore et le second a obtenu la bourse MacArthur qui permet aux lauréats de poursuivre et développer leur activité avec l’aide de la fondation MacArthur.
La start-up est connue pour avoir développé une plateforme dédiée à l’IA du nom de DataScale SN10-8R (abrégé en DataScale) qui repose sur un serveur x86 sur base AMD Epyc avec 12 To de DDR4-3200 et équipée de huit accélérateurs (cf. image d’illustration) conçus sur mesure Cardinal SN10 reliés entre eux via un switch dédié. Une distribution Linux associée au logiciel SambaNovaFlow permet d’animer cette base. DataScale est donc une plateforme intégrée de systèmes logiciels et matériels.
Les puces qui composent la plateforme concentrent des unités reconfigurables (RDU) optimisant le flux de données afin d’accélérer les performances de calcul et assurer une bande passante optimale. Selon la firme, le circuit peut s’adapter si une charge de travail a besoin de plus de mémoire avec beaucoup plus de performances et d’efficacité qu’un FPGA / ASIC structuré. Ci-dessous, on retrouve un schéma explicitant le flux de données RDU dans DataScale :
“Dataflow-as-a-Service”
En décembre dernier, la start-up a lancé “Dataflow-as-a-Serivce”, son service par abonnement qui permet aux entreprises d’exploiter le système d’IA conçu par SambaNove, et ce, à la demande. Rodrigo Liang, fondateur et président-directeur général de la firme, s’est exprimé autour de la création de ce service :
“Plutôt que de venir et de réfléchir à la façon d’embaucher des scientifiques puis de déployer un service d’intelligence artificielle, vous pouvez maintenant vous abonner et apporter cette technologie du jour au lendemain. Nous sommes très fiers que notre technologie repousse les limites d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’industrie.”
Ce service part donc du principe que les entreprises souhaitent intégrer davantage d’IA dans leurs opérations ou dans leurs stratégies de développement, mais qu’elles puissent parfois manquer de personnel compétent ou d’argent pour réussir à le faire correctement. Les entreprises se concentrent sur leur modèle d’IA sans se soucier de la partie technique, assurée par la start-up américaine grâce à DataScape et SambaNovaFlow. Ci-dessous, retrouvez une illustration qui présente le service “Dataflow-as-a-Service” de SambaNova :
Aider les entreprises dans l’Industrie 4.0
SambaNova affirme que son outil offrira des performances plus importantes que des configurations associant GPU avec CPU pour des modèles d’algorithme basé sur TensorFlow ou PyTorch. Comme le montre le schéma ci-dessous, les principaux outils de machine learning sont supportés par les plateformes et systèmes de la firme :
DataScale est une des nombreuses possibilités que peuvent exploiter les entreprises pour rentrer un peu plus dans le monde de l’IA. D’autres entreprises, start-up comme géants du secteur de la technologie, essaie de proposer des innovations en matière d’edge computing, de cloud computing ou en puissance de calcul : Alibaba avec Xuantie 910, Google qui a annoncé sa quatrième génération de sa puce TPUv4 ou encore Nvidia qui souhaite lancer son nouveau processeur ARM Grace pour 2023.
De plus en plus d’entreprises semblent s’intéresser aux processeurs spécialement conçus pour elles ou pour des applications en industrie et qui peuvent exécuter efficacement des modèles d’IA ou de machine learning. Avec cet engouement, le nombre de nouvelles technologies pourrait être multiplié dans les prochaines années.
