Huawei n’a pas annoncé de nouveau smartphone à l’IFA. Ça, ce sera le 16 octobre, lors de la présentation du Huawei Mate 10. Lors de sa conférence, le constructeur chinois a préféré lever le voile sur la puce qui animera la nouvelle « phablette » : le Kirin 970. Une de ses caractéristiques intrigue par les possibilités qu’elle peut ouvrir : un co-processeur entièrement dédié à l’intelligence artificielle.

Kirin 970

Cloud vs local : deux approches de l’IA

L’intelligence artificielle et le « machine learning » font partie intégrante de nos smartphones, avec deux approches toutefois assez différentes. L’une consiste à privilégier le nuage pour analyser les données : votre smartphone envoie les informations sur des serveurs, et elles sont traitées en ligne, avant d’être restituées dans vos applications.

L’exemple le plus parlant est Google Photos. De la simple reconnaissance de visages ou d’objets, à la création automatique de panoramas, d’images animées, de films, et même la retouche automatisée, le cloud Google fait le travail à votre place, mais aussi à celle de votre smartphone. Lors de vos vacances, vous avez peut-être vu pulluler les notifications : nouvelle image stylisée, nouveau panorama, nouvel album, pas un jour ne se passe sans que Google Photos ait du nouveau contenu à vous proposer.

On voit aisément les avantages et les inconvénients de cette méthode : d’un côté, le nuage évite au processeur de votre smartphone des traitements gourmands en utilisation du processeur, et donc en énergie. De l’autre, un robot sur un serveur distant vient d’analyser toutes vos photos personnelles, et même si on fait relativement confiance à Google pour ne pas en faire n’importe quoi, on peut raisonnablement trouver ça un peu intrusif.

De l’autre côté il y a l’approche locale qui consiste à réaliser tous les traitements sur l’appareil, et qui peut garantir une meilleure confidentialité. Mais c’est également beaucoup d’opérations réalisés par une puce qui n’a pas été spécifiquement pensée pour ça, et qui a sans doute mieux à faire. Huawei est le premier à dégainer un SoC équipé d’une puce dédiée aux tâches d’intelligence artificielle, le Kirin 970, que l’on trouvera à l’intérieur du Huawei Mate 10, dévoilé le 16 octobre prochain.

Kirin 970 : plus efficace et rapide pour les réseaux neuronaux

L’unité, que Huawei nomme NPU (pour compléter le CPU et le GPU) permet de déployer une vitesse de calcul de 1,92 TFLOPs, sur des nombres en virgule flottante 16 bits, visiblement suffisants pour les opérations de machine learning. En clair, Huawei affirme que le NPU du Kirin 970 est capable de traiter des réseaux neuronaux avec une une rapidité jusqu’à 25 fois supérieure à celle du CPU pour la même tâche, tout en étant 50 fois plus efficace. Pour appuyer ses chiffres, le constructeur utilise un benchmark où le FPU serait capable de traiter 2 000 images par minute.

En plus de permettre un traitement local, et pas trop énergivore de données sans passer par le cloud, l’intégration d’une puce dédiée à l’intelligence artificielle peut aussi apporter des bénéfices certains sur la reconnaissance vocale, la réalité augmentée, ou la photographie, des domaines où soulager le CPU de ces tâches au profit d’une puce dédiée peut avoir un impact significatif sur la sauvegarde des ressources, et donc de l’autonomie.

Pour une intelligence artificielle hybride

La rentrée 2017 pourrait d’ailleurs être chargée en annonces similaires d’autres constructeurs, à commencer par Apple qui met nettement en avant son « machine learning » local et son désir de sauvegarder la confidentialité des données des utilisateurs. Bloomberg avait révélé en mai dernier qu’une puce similaire était en préparation du côté de Cupertino, sans que l’on sache précisément si elle serait prête pour la sortie du nouvel iPhone X qui sera annoncé le 12 septembre.

Du côté de Huawei on attend encore d’en savoir davantage sur les usages concrets de ce FPU. Le géant chinois a tout de même dévoilé une vision : « IA mobile = IA locale + IA dans le nuage ». Un mélange des deux approches qui semble tomber sous le sens : utiliser le cloud là où il est nécessaire pour appuyer un apprentissage réalisé essentiellement sur l’appareil ménagerait idéalement la batterie du smartphone, comme la confidentialité des données de son utilisateur.