Introduction
BoolSi, une startup spécialisée dans la conception de puces, a annoncé avoir levé 6 millions de dollars en financement initial pour développer un compilateur capable de convertir du code logiciel ordinaire en matériel personnalisé. Cette technologie vise à supprimer les années de formation en logique numérique nécessaires pour concevoir des puces.
Contexte Technique
Le compilateur de BoolSi est conçu pour fonctionner avec les FPGA (Field-Programmable Gate Array), qui peuvent être reconfigurés après fabrication et intégrés à côté d'un processeur central. Le processus est simple pour l'utilisateur : un développeur pointe le compilateur vers un point lent dans un programme écrit en C, C++ ou un autre langage de haut niveau, et BoolSi retourne un circuit personnalisé et un pilote.
La société affirme que cela prend seulement quelques minutes, alors que la même tâche effectuée manuellement prend des mois. Le matériel personnalisé peut exécuter des charges de travail fixes beaucoup plus rapidement qu'un processeur généraliste, en répartissant les calculs sur des portes et des fils dédiés qui fonctionnent tous en même temps.
Analyse et Implications
BoolSi réinterprète le problème de la conception de puces en apprenant ce qu'un programme fait, plutôt que de traduire comment il est écrit. La société forme des modèles d'IA qui convergent en circuits numériques entièrement digitaux, en utilisant le programme source lui-même comme générateur de données synthétiques. Un fuzzer explore l'espace d'entrée et transforme chaque exécution en un exemple d'entraînement étiqueté exactement, ce qui rend une précision de 100 % à la fois réalisable et requise.
Les résultats sont prometteurs, avec une routine de regex qui scanne du texte pour les adresses e-mail, exécutée 8 fois plus rapidement avec un agent matériel BoolSi qu'avec un processeur ARM Cortex-A9. Huit agents fonctionnant ensemble ont terminé la tâche 63 fois plus rapidement que le processeur.
Perspective
BoolSi vise en premier lieu les développeurs embarqués dans les domaines de la robotique, où des tâches telles que les boucles de contrôle des moteurs, la fusion de capteurs et le contrôle prédictif des modèles sollicitent fortement les processeurs généralistes. Une version bêta privée est prévue pour le troisième trimestre. La startup commence avec les FPGA car ils permettent aux développeurs de livrer immédiatement, et elle s'attend à ce que la chaîne d'outils sous-jacente s'étende aux puces ASIC personnalisées à mesure que les charges de travail se stabilisent.
