Dernière mise à jour 08-21-2026
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SiMa.ai
SiMa.ai conçoit une pile matérielle et logicielle co-optimisée pour les charges de travail d'IA physique devant s'exécuter en périphérie. La plateforme associe le silicium Modalix MLSoC au logiciel Palette afin que les équipes puissent compiler des modèles ONNX, construire des pipelines de perception et déployer sur des robots, véhicules, drones et systèmes d'usine sans envoyer les données des capteurs vers le cloud.
Alors que les GPU polyvalents échangent des watts contre de la flexibilité, SiMa.ai cible des déploiements fixes en périphérie avec un MLSoC conçu sur mesure, évalué à 50 TOPS sous 10 watts, et un compilateur qui génère des binaires .sima en un seul appel d'API. Palette Neat ajoute une couche IDE agentique qui réduit les délais typiques de l'IA physique de plusieurs mois à quelques jours, ce qui est crucial lorsque l'on itère sur un matériel qui ne supporte pas les allers-retours vers le cloud.
Les ingénieurs en ML embarqué, les développeurs en robotique et les équipes d'automatisation industrielle utilisent SiMa.ai lorsqu'ils ont besoin d'inférences CNN, ViT et LLM sur le matériel Modalix avec des mises à niveau Jetson Orin compatibles broche à broche. Les marchés listés sur le site incluent l'automobile, l'aérospatial et la défense, la santé, le commerce de détail et les programmes gouvernementaux nécessitant une inférence déterministe sur l'appareil.
Modalix MLSoC délivre 50 TOPS à moins de 10 watts pour les charges de travail CNN, ViT et LLM
Palette SDK compile plus de 200 modèles ONNX et Hugging Face en fichiers .sima en un seul appel API
La quantification en précision mixte vise un delta de précision inférieur à 1% avec les politiques INT8, BF16 et hybrides
Modalix SoM commence à 449 $ et est compatible en broches avec les cartes NVIDIA Jetson Orin NX et Nano
Modalix DevKit coûte 1 499 $ avec carte d'accueil, SoM, alimentation, NVMe 500GB et Palette préinstallé
L'IDE agentic Palette Neat fonctionne dans le conteneur ghcr.io/sima-neat/elxr avec des workflows de compilation, exécution et déploiement
La passe d'inférence Shadow sur le matériel MLSoC valide la latence avant l'émission du binaire final
La conception conjointe du silicium Modalix et du logiciel Palette élimine les puces de liaison et les accélérateurs externes des stacks edge
Palette SDK compile les modèles ONNX avec quantification en précision mixte et un delta de précision inférieur à 1%
Modalix SoM est compatible en broches avec les cartes NVIDIA Jetson Orin pour des mises à niveau matérielles rapides
Environnement open-source Palette Neat sur GitHub avec un Centre Développeur complet et un Navigateur de Modèles
Achats matériels requis ; pas de version cloud uniquement ni de version gratuite pour le déploiement en production.
Pour les tarifs des puces intégrées et des cartes PCIe, il faut contacter le service commercial plutôt que de passer par un achat en libre-service.
Palette Neat et SDK ciblent les siliciums Modalix, pas le matériel GPU ou CPU grand public.
Qu'est-ce que Palette Neat sur SiMa.ai ?
Palette Neat est l'environnement de développement agentique de SiMa.ai pour l'IA physique. Il combine la compilation de modèles, les exécuteurs d'applications Python et C++, et les outils de déploiement dans un IDE conteneurisé afin que les développeurs puissent passer d'actifs ONNX à des applications edge fonctionnelles en quelques jours au lieu de plusieurs mois.
Quels matériels SiMa.ai vend-elle ?
SiMa.ai vend la puce Modalix MLSoC, un Modalix SoM à partir de 449 $, une carte PCIe demi-hauteur, et un Modalix DevKit au prix de 1 499 $ qui inclut une carte porteuse, un SoM, une alimentation PSU, et un stockage NVMe de 500 Go avec le logiciel Palette préinstallé.
Quelle performance fournit le Modalix MLSoC ?
Le Modalix MLSoC sur SiMa.ai est évalué à 50 TOPS tout en consommant moins de 10 watts. La puce prend en charge l'inférence BF16, INT8 et INT16 pour les CNN, vision transformer, et charges de travail LLM sur des appareils edge où la latence cloud n'est pas une option.
Quels secteurs SiMa.ai cible-t-elle ?
SiMa.ai cite les drones, la robotique, l'automobile, l'automatisation industrielle, le gouvernement, le commerce intelligent et la santé comme marchés principaux. La plateforme vise la perception, l'autonomie et l'inférence sur appareil où la performance déterministe en edge prime sur la programmation GPU flexible.
SiMa.ai prend-elle en charge la compilation de modèles ONNX ?
Le SDK Palette de SiMa.ai compile les modèles ONNX directement en binaires MLSoC en un seul appel API. Le compilateur gère la quantification en précision mixte, la disposition mémoire pour l'architecture MLA, et supporte plus de 200 modèles compatibles ONNX et Hugging Face dont ResNet, YOLO, SegFormer, Gemma et les variantes Qwen.
Le matériel SiMa.ai est-il compatible avec les cartes Jetson ?
Les modules Modalix SoM de SiMa.ai sont compatibles au niveau des broches avec les cartes porteuses NVIDIA Jetson Orin NX et Nano. Les équipes peuvent évaluer l'inférence edge 50 TOPS sur le silicium SiMa.ai comme une mise à niveau plug-and-play sans redessiner leurs configurations matérielles existantes basées sur Jetson.