Accélérateur IA embarqué modulaire

Introduite à Embedded World, la carte d’accélération IA GW16168 développée par Gateworks en collaboration avec NXP s’inscrit dans une approche modulaire destinée aux environnements industriels. Conçue au format M.2 2280 M-Key, cette solution vise à simplifier l’intégration de capacités d’intelligence artificielle sans nécessiter de refonte complète des plateformes matérielles existantes. 

Architecture IA découplée et modularité

La GW16168 repose sur une architecture dite « Decoupled AI », permettant d’ajouter une accélération IA dédiée indépendamment du processeur principal. Compatible avec des plateformes embarquées telles que les processeurs i.MX 8M Plus ou i.MX 95, elle décharge les calculs d’inférence du CPU hôte.
Dotée de 16 Go de mémoire LPDDR4, la carte permet d’exécuter des modèles complexes, y compris des réseaux de type vision transformer ou LLM, sans saturer les ressources système. Cette séparation des charges améliore la disponibilité du CPU pour les fonctions de contrôle et d’I/O, tout en réduisant les contraintes liées à la mémoire. 

Performances IA et efficacité thermique

Intégrant le DNPU Ara240 de NXP, la GW16168 atteint jusqu’à 40 eTOPS, avec un niveau de performance comparable à des architectures GPU, mais dans une enveloppe énergétique réduite. Sa consommation typique de 6,6 W permet une utilisation en environnement industriel sans ventilation active.
Le refroidissement passif et la conception de l’alimentation contribuent à une meilleure stabilité thermique et à une durée de vie annoncée pouvant atteindre dix ans. Cette approche répond aux contraintes des systèmes embarqués compacts et fermés, où la gestion thermique constitue un facteur limitant majeur. 
Par ailleurs, l’écosystème logiciel Ara240 inclut un SDK complet compatible avec TensorFlow, PyTorch et ONNX, facilitant le déploiement et l’optimisation des modèles IA existants.