Top 15 des fabricants de puces d'IA en périphérie et leurs cas d'usage

La demande de traitement à faible latence a stimulé l'innovation dans les puces d'IA en périphérie. Ces processeurs sont conçus pour effectuer des calculs d'IA localement sur les appareils plutôt que de s'appuyer sur des solutions cloud.

Sur la base de notre expérience dans l'analyse des fabricants de puces d'IA, nous avons identifié les solutions leaders pour la robotique, l'IoT industriel et les systèmes embarqués.

*TOPS = Téra opérations par seconde. Il s'agit des valeurs maximales annoncées par les fournisseurs.
**Les performances du Kria K26 varient selon la configuration du FPGA.

Analyse des puces d'IA en périphérie

1. NVIDIA Jetson AGX Orin

NVIDIA Jetson AGX Orin délivre 275 TOPS, ce qui en fait le module d'IA en périphérie le plus performant actuellement disponible. Le module repose sur l'architecture Ampere de NVIDIA et est conçu pour la robotique et les systèmes autonomes qui nécessitent d'importantes capacités de traitement embarqué.

Spécifications clés :

• Consommation électrique : 10-60 W (configurable selon la charge de travail)
• Mémoire : jusqu'à 64 Go de LPDDR5
• Logiciels : support CUDA complet, compatibilité avec la pile d'IA de centre de données de NVIDIA

La plage de consommation électrique de 10-60 W offre une flexibilité pour différents scénarios de déploiement. Les modes à faible consommation peuvent prolonger l'autonomie des batteries dans les applications de robotique mobile, tandis que le mode performances maximales prend en charge plusieurs charges de travail d'IA simultanées.

L'écosystème logiciel de NVIDIA représente un avantage significatif. Les modèles développés pour les GPU de centre de données NVIDIA peuvent être déployés sur Jetson avec des modifications minimes. Cette compatibilité réduit le temps de développement pour les équipes travaillant dans l'écosystème NVIDIA.

2. Axelera Metis IA Platform

La plateforme Metis IA d'Axelera délivre jusqu'à 214 TOPS pour les charges de travail d'inférence visuelle à haut débit. La plateforme utilise une architecture de calcul en mémoire numérique (D-IMC) pour améliorer le débit et l'efficacité.

Spécifications clés :

• Performance : jusqu'à 214 TOPS
• Consommation électrique : 20-40 W
• Architecture : calcul en mémoire numérique (D-IMC)
• Cible : inférence de vision par ordinateur

L'architecture D-IMC effectue les calculs directement au sein des matrices mémoire, ce qui réduit les mouvements de données entre la mémoire et les unités de traitement. Cette approche résout le goulot d'étranglement de la bande passante mémoire qui limite les performances des architectures traditionnelles.

Axelera cible les applications qui nécessitent le traitement simultané de plusieurs flux vidéo. Le haut débit permet l'analyse en temps réel de dizaines de flux de caméras à partir d'un seul appareil.

Cas d'usage :

• Systèmes de surveillance multi-caméras
• Infrastructures de villes intelligentes
• Analyses de vente au détail avec des déploiements denses de caméras
• Systèmes d'inspection qualité industriels

Axelera a reçu 61,6 millions d'euros de financement de l'entreprise commune EuroHPC en mars 2025, soutenant le développement de leur chiplet Titania en vue d'un déploiement d'ici 2028.

3. Renesas RZ/V2H

Le Renesas RZ/V2H délivre jusqu'à 80 TOPS en utilisant le calcul creux, ou 8 TOPS en INT8, ciblant la robotique et l'automatisation industrielle qui combinent l'IA de vision avec le contrôle en temps réel sur une seule puce. Le MPU intègre l'accélérateur DRP-AI3 de troisième génération aux côtés de cœurs de processeur d'application et temps réel.

Spécifications clés :

• Performance : jusqu'à 80 TOPS (creux) ou 8 TOPS (INT8)
• Efficacité énergétique : 10 TOPS/W
• Accélérateur d'IA : DRP-AI3 (processeur dynamiquement reconfigurable pour l'IA)
• CPU : quatre cœurs Cortex-A55 à 1,8 GHz, deux cœurs Cortex-R8 à 800 MHz et un Cortex-M33
• Interfaces : PCIe Gen3, USB 3.2, Gigabit Ethernet

Le DRP-AI3 utilise la quantification INT8 et l'élagage non structuré pris en charge par le matériel pour atteindre ses performances nominales, ce qui permet à la puce d'exécuter la reconnaissance d'objets sans dissipateur thermique. Un processeur dynamiquement reconfigurable distinct gère le traitement d'image, comme les opérations OpenCV, déchargeant ainsi ce travail des cœurs du CPU.

La combinaison de cœurs d'application et de cœurs temps réel permet au RZ/V2H de traiter les résultats de reconnaissance d'image et de les appliquer au contrôle mécanique sur le même appareil. Cela convient aux applications où l'inférence visuelle et le contrôle de mouvement s'exécutent ensemble.

Cas d'usage :

• Robots de service nécessitant un contrôle en temps réel
• Robots mobiles autonomes
• Drones industriels
• Automatisation industrielle et vision industrielle

4. NVIDIA Jetson Orin Nano Super

NVIDIA Jetson Orin Nano Super délivre 67 TOPS avec des opérations creuses ou 33 TOPS avec des opérations denses, le positionnant sous le Jetson AGX Orin comme un point d'entrée moins coûteux vers la même pile logicielle.

Spécifications clés :

• Performance : 67 TOPS (creux) ou 33 TOPS (INT8 dense)
• Consommation électrique : 7-25 W (configurable selon la charge de travail)
• GPU : architecture Ampere avec 1 024 cœurs CUDA et 32 cœurs Tensor
• CPU : Arm Cortex-A78AE à 6 cœurs à 1,7 GHz
• Mémoire : 8 Go de LPDDR5 avec une bande passante de 102 Go/s
• Logiciels : support CUDA complet, SDK JetPack de NVIDIA

Le chiffre de 67 TOPS représente une augmentation de 1,7 fois par rapport au Jetson Orin Nano précédent, obtenue grâce à un mode d'alimentation qui augmente les horloges du GPU, du CPU et de la mémoire. Les propriétaires actuels de l'Orin Nano peuvent appliquer cette augmentation via une mise à jour logicielle plutôt que d'acheter un nouveau matériel.

La bande passante mémoire et la compatibilité logicielle permettent au module d'exécuter de petits modèles de langage, des transformateurs de vision et des modèles vision-langage sur l'appareil. Les modèles développés pour d'autres plateformes Jetson et NVIDIA sont transférés avec des modifications minimes, ce qui réduit le temps de développement pour les équipes utilisant l'écosystème NVIDIA.

Cas d'usage :

• Navigation et perception en robotique
• Prototypes d'IA de vision
• Modèles de langage et vision-langage sur l'appareil
• Éducation et recherche

5. EdgeCortix SAKURA

EdgeCortix SAKURA délivre 60 TOPS avec une consommation électrique inférieure à 10W, ciblant les serveurs d'IA en périphérie et les applications de vision hautes performances. La plateforme dispose d'une architecture reconfigurable qui s'adapte à différentes charges de travail d'IA.

Spécifications clés :

• Performance : 60 TOPS
• Consommation électrique : <10W
• Architecture : Dynamic Neural Accelerator (DNA)
• Logiciels : compilateur MERA prenant en charge TensorFlow, PyTorch, ONNX

L'architecture reconfigurable de la plateforme SAKURA permet l'optimisation de différentes topologies de réseaux neuronaux sans modification matérielle. Cette flexibilité permet le déploiement d'architectures de modèles émergentes sans nécessiter le remplacement de puces.

Cas d'usage :

• Centres de données en périphérie
• Systèmes distribués d'inférence d'IA
• Scénarios de déploiement multi-modèles
• Charges de travail d'IA de vision nécessitant de la flexibilité

6. SiMa.ai MLSoC

Le MLSoC de SiMa.ai (système sur puce d'apprentissage automatique) délivre plus de 50 TOPS tout en maintenant une consommation électrique inférieure à 5 W. La puce cible les applications de vision embarquée nécessitant de hautes performances dans des environnements à puissance limitée.

Spécifications clés :

• Performance : 50+ TOPS
• Consommation électrique : <5 W
• Logiciels : SDK SiMa Platform
• Architecture : optimisée pour les transformateurs de vision et les CNN

SiMa.ai a conçu le MLSoC spécifiquement pour les charges de travail de vision par ordinateur. L'enveloppe de puissance inférieure à 5 W permet le déploiement dans des appareils alimentés par batterie qui nécessitent une inférence haute performance soutenue.

Cas d'usage :

• Robots mobiles autonomes
• Systèmes d'inspection par drone
• Caméras intelligentes pour la surveillance et l'analyse
• Appareils de réalité augmentée

7. Hailo-10H

Le Hailo-10H délivre 40 TOPS en INT4, ou 20 TOPS en INT8, tout en consommant 2,5 W en typique, étendant le matériel de Hailo axé sur la vision aux charges de travail d'IA générative. L'accélérateur utilise l'architecture de cœur neuronal de deuxième génération de l'entreprise dans un format de module M.2.

Spécifications clés :

• Performance : 40 TOPS (INT4) ou 20 TOPS (INT8)
• Consommation électrique : 2,5 W typique
• Format : module M.2
• Mémoire : LPDDR4/4X sur le module
• Logiciels : prend en charge TensorFlow, PyTorch, ONNX et Keras

Une interface DDR directe, dont le Hailo-8 est dépourvu, permet au Hailo-10H de charger des modèles plus grands pour l'inférence de langage et vision-langage. Hailo rapporte que la puce exécute des modèles de 2 milliards de paramètres à environ 10 tokens par seconde, génère des images avec Stable Diffusion 2.1 en moins de cinq secondes et exécute la détection d'objets sur un flux vidéo 4K pour les tâches de vision conventionnelles. Ces chiffres sont rapportés par le fournisseur plutôt que mesurés de manière indépendante.¹

Le Hailo-10H est qualifié AEC-Q100 Grade 2 pour une utilisation automobile, avec une production en véhicule visée pour 2026. Il est devenu disponible à la commande à la mi-2025 sous forme de modules M.2 autonomes.

Cas d'usage :

• Pipelines hybrides combinant vision et IA générative
• Grands modèles de langage et vision-langage sur l'appareil
• Caméras intelligentes avec compréhension de scènes
• Infodivertissement embarqué et surveillance du conducteur

8. Hailo-8 IA Accelerator

Le Hailo-8 délivre 26 TOPS tout en consommant 2,5-3 W, ce qui représente l'un des ratios performance par watt les plus élevés parmi les puces d'IA en périphérie.

Spécifications clés :

• Performance : 26 TOPS
• Consommation électrique : 2,5-3 W
• Formats : module M.2, carte PCIe
• Logiciels : SDK Hailo avec zoo de modèles

La puce prend en charge les couches de réseaux neuronaux standard et peut exécuter des modèles développés avec TensorFlow, PyTorch et ONNX. Compilateur de Hailo.

9. Ambarella CV5

Le système sur puce CV5 d'Ambarella délivre plus de 20 TOPS spécifiquement optimisés pour la vision par ordinateur dans les applications automobiles et de caméras. La puce combine le traitement d'IA avec des capacités avancées de traitement du signal d'image (ISP).

Spécifications clés :

• Performance : plus de 20 TOPS
• Consommation électrique : 2,5-5 W
• Architecture : moteur d'IA CVflow
• Intégré : encodage vidéo 4K/8K, ISP avancé

L'ISP intégré du CV5 gère un prétraitement d'image complexe, réduisant la charge de calcul sur le moteur d'IA. Cette intégration améliore l'efficacité globale du système pour les applications basées sur la vision.

Cas d'usage :

• Caméras ADAS et de conduite autonome
• Systèmes de surveillance professionnels
• Dashcams alimentées par l'IA
• Systèmes d'imagerie par drone

10. Qualcomm Robotics RB5 Platform

La plateforme Robotics RB5 de Qualcomm intègre la connectivité 5G au traitement d'IA en périphérie, délivrant environ 15 TOPS grâce à son moteur Qualcomm IA. La plateforme cible les robots et drones autonomes qui nécessitent à la fois une connectivité haut débit et un traitement d'IA embarqué.

Spécifications clés :

• Performance d'IA : 15 TOPS
• Connectivité : 5G, Wi-Fi 6, Bluetooth 5.1
• Traitement : Qualcomm Kryo 585 CPU, Adreno 650 GPU, Hexagon 698 DSP
• Consommation électrique : 5-15 W

L'intégration de la 5G offre une connectivité haut débit et à faible latence pour les applications qui nécessitent une communication cloud en temps réel.

La plateforme RB5 prend en charge jusqu'à 7 entrées caméra simultanées. Cette capacité multi-caméras prend en charge les systèmes de perception à 360 degrés pour les robots mobiles autonomes.

Cas d'usage :

• Robots de livraison autonomes
• Drones d'inspection industrielle
• Systèmes d'automatisation d'entrepôt
• Véhicules connectés

11. Kneron KL730

Le SoC IA KL730 de Kneron délivre 7 TOPS avec une consommation électrique ultra-faible, ciblant les applications IoT et de maison intelligente. La puce met l'accent sur le traitement en périphérie pour les applications sensibles à la confidentialité.

Spécifications clés :

• Performance : 7 TOPS
• Consommation électrique : 0,5-2 W
• Architecture : NPU Kneron avec ARM Cortex-M4
• Logiciels : SDK Kneron PLUS

La faible consommation du KL730 permet un traitement d'IA toujours actif dans les appareils alimentés par batterie. La puce prend en charge la reconnaissance faciale, la détection d'objets et la reconnaissance gestuelle avec une consommation d'énergie minimale.

Cas d'usage :

• Sonnettes intelligentes et caméras de sécurité
• Centrales de maison intelligente
• Appareils portables
• Capteurs IoT avec capacités d'IA

12. Rockchip RK3588 SoC

Le RK3588 est un SoC à 8 cœurs doté d'une unité de traitement neuronal de 6 TOPS. La puce cible les ordinateurs monocartes et les appareils en périphérie nécessitant des performances d'IA modérées ainsi que des capacités de calcul générales.

Spécifications clés :

• CPU : quatre cœurs Cortex-A76 + quatre cœurs Cortex-A55
• NPU : 6 TOPS
• GPU : Mali-G610 MP4
• Consommation électrique : 8-15 W
• Mémoire : prise en charge jusqu'à 32 Go de LPDDR4/5

Le NPU de 6 TOPS gère l'inférence de réseaux neuronaux pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et les tâches de traitement audio.

Cas d'usage :

• Affichage dynamique avec reconnaissance de contenu
• Passerelles en périphérie avec prétraitement d'IA
• Centrales de maison intelligente
• Panneaux IHM industriels

Les capacités de calcul générales du RK3588 le rendent adapté aux applications où l'inférence d'IA n'est qu'un composant d'un système plus vaste. Les organisations qui construisent des appareils en périphérie combinant l'IA avec des serveurs web, des bases de données ou d'autres services logiciels ont adopté ce SoC.

13. NXP i.MX 8M Plus

L'iMX 8M Plus de NXP est doté d'une unité de traitement neuronal de 2,3 TOPS, conçue spécifiquement pour les applications IoT industrielles. Le processeur privilégie la fiabilité, la sécurité et la disponibilité à long terme plutôt que les performances maximales.

Spécifications clés :

• NPU : 2,3 TOPS
• CPU : quatre cœurs Cortex-A53, cœur temps réel Cortex-M7
• Consommation électrique : 3-8 W
• Sécurité : enclave sécurisée EdgeLock

L'inclusion d'un cœur temps réel Cortex-M7 permet un traitement déterministe pour les boucles de contrôle critiques en temps. Cette architecture prend en charge les applications qui combinent la prise de décision basée sur l'IA avec le contrôle en temps réel, comme les robots industriels et les équipements de fabrication automatisés.

Les fonctions de sécurité EdgeLock de NXP fournissent un démarrage sécurisé basé sur le matériel, un stockage chiffré et une gestion sécurisée des clés.

Cas d'usage :

• Automatisation industrielle
• Appareils médicaux
• Automatisation des bâtiments
• Agriculture intelligente

14. Renesas RZ/V2L

Le Renesas RZ/V2L délivre 1,0 TOPS optimisé pour les applications de vision industrielle avec une consommation électrique extrêmement faible. La puce cible l'automatisation industrielle et les systèmes d'inspection qualité.

Spécifications clés :

• Performance : 1,0 TOPS
• Consommation électrique : 1,5-3 W
• Architecture : DRP-IA (processeur dynamiquement reconfigurable pour l'IA)
• CPU : deux cœurs Cortex-A55

L'architecture DRP-IA offre une flexibilité pour différents algorithmes de vision tout en maintenant une faible consommation électrique. Cette conception convient aux environnements industriels exigeant une fiabilité à long terme et des performances déterministes.

Cas d'usage :

• Inspection qualité en usine
• Caméras industrielles
• Systèmes de surveillance de processus
• Systèmes de tri automatisés

15. AMD Xilinx Kria K26 SOM

Le système sur module Kria K26 combine un MPSoC Zynq UltraScale+ avec une matrice FPGA, permettant des solutions d'IA en périphérie adaptatives. L'architecture FPGA permet la personnalisation du pipeline de traitement pour des charges de travail spécifiques de vision par ordinateur et de fusion de capteurs.

Spécifications clés :

• Traitement : quatre cœurs Arm Cortex-A53, deux cœurs Arm Cortex-R5F
• FPGA : logique programmable UltraScale+
• Consommation électrique : 5-15 W
• Mémoire : 4 Go de DDR4

AMD fournit des applications d'IA de vision préconstruites via le kit de démarrage Kria KV260 Vision IA. Ces applications incluent des implémentations de caméras intelligentes avec des capacités de détection d'objets, de classification et de suivi.

Avantages :

• Pipeline de traitement personnalisable
• Interfaces de capteurs à faible latence
• Adaptable aux nouvelles architectures de modèles d'IA

Limites :

• Nécessite une expertise en développement FPGA pour les implémentations personnalisées
• Les performances dépendent de la configuration du FPGA
• Complexité de développement plus élevée par rapport aux accélérateurs à fonction fixe

Analyse des performances par rapport à la consommation électrique

Les puces d'IA en périphérie sont confrontées à un compromis entre performance et consommation électrique.

Hautes performances (>50 TOPS) :

• NVIDIA Jetson AGX Orin (275 TOPS, 10-60 W)
• Axelera Metis (214 TOPS, 20-40 W)
• EdgeCortix SAKURA (60 TOPS, <10W)
• SiMa.ai MLSoC (50+ TOPS, <5 W)

Ces solutions ciblent les applications où la performance d'IA est l'exigence principale. Les cas d'usage incluent les véhicules autonomes, la robotique industrielle et les systèmes d'analyse vidéo multi-caméras.

Performances équilibrées (15-30 TOPS) :

• Hailo-8 (26 TOPS, 2,5-3 W)
• Ambarella CV5 (20+ TOPS, 2,5-5 W)
• Qualcomm RB5 (15 TOPS, 5-15 W)

Les solutions équilibrées optimisent le ratio performance par watt. Ces puces conviennent aux applications où à la fois la performance et la consommation électrique sont contraintes, comme les robots alimentés par batterie et les caméras intelligentes.

Faible consommation (<10 TOPS) :

• Kneron KL730 (7 TOPS, 0,5-2 W)
• Rockchip RK3588 (6 TOPS, 8-15 W)
• Intel Movidius Myriad X (4 TOPS, 5 W)
• Google Edge TPU (4 TOPS, 2 W)
• NXP i.MX 8M Plus (2,3 TOPS, 3-8 W)
• Renesas RZ/V2L (1,0 TOPS, 1,5-3 W)

Les solutions à faible consommation privilégient l'efficacité énergétique plutôt que la performance brute. Les appareils IoT, les caméras alimentées par batterie et les systèmes embarqués avec des budgets thermiques limités utilisent généralement ces puces.

Le choix du matériel approprié dépend de :

1. Débit d'inférence requis (images par seconde, inférences par seconde)
2. Budget énergétique (exigences d'autonomie de batterie, contraintes thermiques)
3. Exigences de latence (traitement en temps réel ou quasi temps réel)
4. Complexité du modèle (nombre de paramètres, opérations par inférence)

Écosystème logiciel

Le support logiciel a un impact significatif sur les performances pratiques et le temps de développement des déploiements d'IA en périphérie.

NVIDIA Jetson prend en charge l'écosystème CUDA complet. Les modèles développés pour les GPU de centre de données NVIDIA peuvent être déployés avec des modifications minimes. Cette compatibilité réduit le temps de développement pour les équipes utilisant le matériel NVIDIA.

Google Edge TPU nécessite des modèles TensorFlow Lite avec quantification int8. Bien que cette limitation garantisse des performances optimales sur le TPU, elle nécessite des étapes de conversion et de validation des modèles. Les organisations qui n'utilisent pas TensorFlow peuvent être confrontées à un travail de développement supplémentaire.

Intel Movidius s'intègre à la boîte à outils OpenVINO, qui prend en charge plusieurs frameworks de modèles. Les capacités d'optimisation de la boîte à outils peuvent améliorer considérablement les performances d'inférence, mais nécessitent l'apprentissage d'outils spécifiques à Intel.

AMD Xilinx Kria exige une expertise en développement FPGA pour les implémentations personnalisées. Bien que les piles d'IA de vision préconstruites réduisent cette exigence, les organisations qui recherchent des pipelines de traitement personnalisés ont besoin de compétences spécialisées.

Qualcomm, Hailo et d'autres fournisseurs fournissent leurs propres SDK et compilateurs de modèles. Les équipes de développement doivent évaluer ces outils lors du processus de sélection pour comprendre l'effort requis pour le déploiement et l'optimisation des modèles.

Options de format

Les puces d'IA en périphérie sont disponibles dans plusieurs formats pour répondre à différentes exigences d'intégration :

Système sur module (SoM) :

• NVIDIA Jetson AGX Orin
• AMD Xilinx Kria K26
• Qualcomm RB5

Le SoM fournit un module de calcul complet qui peut être intégré dans des cartes porteuses personnalisées. Cette approche réduit la complexité de conception matérielle tout en permettant la personnalisation des interfaces d'E/S.

Cartes M.2 et PCIe :

• Hailo-8
• Google Coral
• Intel Movidius (via adaptateur M.2)

Les formats M.2 et PCIe permettent d'ajouter une accélération d'IA aux systèmes existants. Cette approche convient aux applications qui font évoluer les plateformes matérielles existantes avec des capacités d'IA.

Accélérateurs USB :

• Google Coral USB Accelerator
• Intel Neural Compute Stick 2

Les accélérateurs USB offrent la voie d'intégration la plus simple. Ces appareils conviennent au prototypage, au développement et aux applications où le système hôte dispose de ports USB disponibles et d'une bande passante suffisante.

SoC intégré :

• Rockchip RK3588
• NXP i.MX 8M Plus
• Ambarella CV5
• Kneron KL730
• Renesas RZ/V2L

Les SoC intégrés combinent CPU, GPU et NPU dans une seule puce. Cette intégration réduit la complexité de la carte et les coûts pour les produits conçus autour du SoC spécifique.

Recommandations par application

Robotique et systèmes autonomes : NVIDIA Jetson AGX Orin ou Qualcomm RB5 offrent les performances requises pour la navigation en temps réel, la détection d'objets et la planification de trajectoire. Le choix dépend de la nécessité ou non d'une connectivité 5G.

IoT industriel et automatisation d'usine : NXP i.MX 8M Plus ou AMD Xilinx Kria K26 répondent aux exigences de sécurité et de traitement en temps réel courantes dans les applications industrielles. La plateforme Kria convient aux applications nécessitant des interfaces de capteurs personnalisées ou une latence déterministe.

Caméras intelligentes et analyse vidéo : Hailo-8 ou Axelera Metis offrent le ratio performance par watt requis pour le traitement vidéo permanent. Hailo-8 convient aux déploiements à une ou quelques caméras, tandis qu'Axelera Metis cible les systèmes multi-caméras.

Appareils IoT alimentés par batterie : Google Edge TPU offre la consommation électrique la plus faible pour les applications où l'autonomie de la batterie est la contrainte principale. La consommation de 2 W permet un fonctionnement prolongé à partir de petites batteries.

Drones et appareils de réalité augmentée : Intel Movidius Myriad X ou SiMa.ai MLSoC équilibrent performance et consommation électrique pour les appareils aéroportés et portables. Les contraintes de poids et thermiques de ces applications favorisent les solutions efficaces.

Applications automobiles : Ambarella CV5 ou les plateformes Qualcomm offrent les certifications de qualité automobile et les performances nécessaires pour les applications ADAS et de conduite autonome.

Développement et prototypage : Intel Neural Compute Stick 2 ou Google Coral USB Accelerator permettent une évaluation rapide des capacités d'IA en périphérie sans modification du matériel. Ces appareils USB conviennent aux projets de validation de concept et au développement d'algorithmes.

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FAQ

Pour aller plus loin

• Top 30 des fournisseurs de GPU cloud & leurs GPUs
• Logiciels GPU pour l'IA : CUDA vs. ROCm
• Top 20+ des fabricants de puces d'IA : NVIDIA et ses concurrents
• Benchmark multi-GPU : B200 vs H200 vs H100 vs MI300X

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Journal des modifications

2 mises à jour

2026

1. 4 juin

   Remplacement de GrAI Matter, Google Coral et Intel Neural Compute Stick 2 par Renesas RZ/V2H, Jetson Orin Nano Super et Hailo-10H.

2. 22 jan

   Remplacement de la Google Coral Dev Board par la plateforme Axelera Metis AI dans la liste des fabricants de puces d'IA de périphérie.

Liens de référence

1.

Edge AI for Consumer Enterprise & Automotive Devices | Hailo AI

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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