La pile algorithmique complète : pourquoi vous n'avez plus besoin de 10 frameworks.

Le cauchemar de la fragmentation

Votre environnement de développement IA est un désordre. Admettez-le.

Vous avez installé PyTorch pour le développement de modèles. Puis TensorFlow pour le déploiement parce que les équipes de production le préfèrent. Le toolkit CUDA pour l'accélération GPU sur le matériel NVIDIA. ROCm pour les GPU AMD. NumPy pour les opérations sur les tableaux. Pandas pour la manipulation de données. Scikit-learn pour le prétraitement. ONNX pour l'échange de modèles. OpenCV pour le traitement d'images. Matplotlib pour la visualisation.

Dix packages différents. Dix-sept mille dépendances. L'enfer de la compatibilité des versions. Des changements majeurs tous les six mois.

Mettre à jour PyTorch ? Espérez que votre version CUDA corresponde. Vous voulez déployer sur un matériel différent ? Réécrivez votre pipeline d'inférence. Besoin de passer de NVIDIA aux GPU AMD ? Bonne chance avec ce portage. Vous essayez de fonctionner sur mobile ? Recommencez avec TensorFlow Lite. Vous voulez l'accélération FPGA ? Apprenez une toute nouvelle chaîne d'outils.

C'est insensé.

La pile de développement de l'IA est devenue absurdement fragmentée. Non pas parce que la fragmentation améliore quoi que ce soit. Mais parce que chaque framework optimise son cas d'utilisation étroit et ignore le reste. PyTorch excelle dans la recherche. TensorFlow cible le déploiement en production. CUDA vous enferme dans NVIDIA. Chaque outil résout un problème tout en en créant trois autres.

Les entreprises européennes ressentent cette douleur de manière aiguë. Avec des budgets plus serrés que leurs concurrents de la Silicon Valley, les équipes d'IA européennes ne peuvent pas se permettre des spécialistes dédiés pour chaque framework. Les entreprises qui développent la vision par ordinateur pour l'agriculture doivent exécuter des modèles sur des appareils périphériques, des serveurs cloud et des FPGA pour le déploiement industriel. Trois cibles matérielles différentes signifient trois chaînes d'outils différentes. Les entreprises américaines embauchent des spécialistes. Les entreprises européennes ont besoin de solutions unifiées.

La taxe de fragmentation est réelle : temps de développement multiplié par le nombre de plateformes, coûts d'infrastructure multipliés par les frais généraux du framework, charge de maintenance multipliée par les incompatibilités de version.

Il y a une meilleure voie.

Une plateforme. IA discrète complète.

Dweve Core est une plateforme complète et unifiée pour l'IA discrète qui remplace toute votre pile fragmentée.

Pas "un autre framework". Pas "une alternative à PyTorch". Une plateforme complète architecturée à partir des principes fondamentaux pour les réseaux neuronaux binaires à 8 bits, fonctionnant sur tous les backends, optimisée pour tout le matériel.

Une installation. Une API. Chaque backend. Tout le matériel. Binaire, ternaire, 2 bits, 3 bits, 4 bits, 8 bits, multi-bits adaptatif. Plateforme d'IA discrète complète.

Voici ce que cela signifie en pratique :

1 930 algorithmes de base constituent la fondation. 415 primitives fournissent des opérations atomiques. 500 noyaux offrent des unités de calcul optimisées. 191 couches permettent des architectures modernes. 674 algorithmes de haut niveau fournissent des fonctionnalités de production. Ce n'est pas un sous-ensemble minimal. C'est une complétude mathématique prouvée par une analyse exhaustive de chaque architecture de réseau neuronal majeure.

4 variantes algorithmiques par algorithme (en moyenne) offrent différentes stratégies d'implémentation. Opérations standard basées sur des tables de correspondance pour les cas typiques. Approximations exponentielles en base 2 pour la vitesse. Interpolation linéaire par morceaux pour la précision. Mappage symétrique pour les charges de travail spécialisées. Le compilateur sélectionne automatiquement les variantes optimales en fonction de votre cas d'utilisation spécifique.

6 backends couvrent toutes les principales plateformes matérielles. SIMD (CPU) avec des micro-noyaux optimisés à la main. CUDA pour les GPU NVIDIA avec des primitives au niveau du warp et l'utilisation des Tensor Cores. Rust-HDL pour le déploiement FPGA et ASIC. WebAssembly pour l'inférence basée sur le navigateur. ROCm pour les GPU AMD. Metal pour Apple Silicon. Écrivez votre modèle une fois. Déployez partout.

5 ISA SIMD garantissent des performances CPU optimales. SSE2 pour la compatibilité universelle x86-64. AVX2 pour les processeurs Intel et AMD modernes. AVX-512 pour les Xeon et EPYC de dernière génération. NEON pour tous les ARMv8, y compris les mobiles et Apple Silicon. SVE/SVE2 pour les puces de serveur ARM comme AWS Graviton3. Le framework détecte les capacités de votre CPU à l'exécution et distribue automatiquement à l'implémentation la plus rapide.

6 largeurs de bits permettent un calcul multi-bits adaptatif. Binaire (1 bit) pour une efficacité maximale. 2 bits pour une compression équilibrée. 3 bits pour des représentations nuancées. 4 bits pour les applications sensibles à la qualité. 8 bits pour des performances proches du FP16. Ternaire pour les réseaux creux spécialisés. Le système adapte la précision par couche en fonction des exigences réelles, et non des maximums théoriques.

Faites le calcul : 1 930 algorithmes × 4 variantes × 6 backends × 5 ISA × 6 largeurs de bits. C'est l'étendue de l'implémentation. Nous ne parlons pas de milliers d'implémentations. Nous sommes potentiellement dans les centaines de milliers d'implémentations spécialisées et optimisées couvrant chaque combinaison significative.

PyTorch a environ 2 000 opérations qui se canonisent en environ 250 primitives. Impressionnant, jusqu'à ce que vous réalisiez qu'elles sont principalement axées sur CUDA avec une optimisation CPU limitée et aucun support FPGA. TensorFlow a 4,3 millions de lignes de code sur 184 000 commits. Gonflé ne commence même pas à le décrire.

Dweve Core offre une couverture complète sur les backends, les ISA et les largeurs de bits qu'aucun framework à backend unique ne peut égaler. C'est une étendue d'implémentation massive. Couverture complète de la plateforme.

Pourquoi l'unifié est important

La pile fragmentée n'est pas seulement ennuyeuse. Elle est économiquement dévastatrice pour les entreprises européennes d'IA.

Les coûts d'infrastructure se multiplient. PyTorch pour le développement sur les GPU NVIDIA. TensorFlow pour le déploiement sur les TPU Google Cloud. Moteurs d'inférence séparés pour les appareils périphériques. Chaque plateforme nécessite sa propre infrastructure, sa propre surveillance, sa propre maintenance. Le maintien de pipelines de déploiement parallèles consomme des budgets d'infrastructure importants. Les plateformes unifiées éliminent les coûts d'infrastructure en double.

La vitesse de développement s'effondre. Les chercheurs prototypent dans PyTorch. Les ingénieurs portent vers TensorFlow pour la production. Les équipes DevOps réécrivent à nouveau pour le déploiement périphérique. Chaque traduction introduit des bugs, dégrade les performances et retarde la publication. Les frais généraux de traduction de framework prolongent les cycles de déploiement. Avec les plateformes unifiées, le code de recherche EST le code de production.

Le verrouillage du fournisseur détruit le pouvoir de négociation. CUDA signifie un verrouillage NVIDIA. TensorFlow signifie une préférence Google Cloud. ROCm signifie un code spécifique à AMD. Les exigences européennes en matière de souveraineté des données exigent une capacité multi-cloud. Les frameworks agnostiques au backend permettent des achats compétitifs où les fournisseurs doivent rivaliser sur le prix et les performances plutôt que sur le verrouillage.

La fragmentation des talents gaspille les ressources. Besoin de spécialistes PyTorch pour la recherche. D'ingénieurs TensorFlow pour le déploiement. D'experts CUDA pour l'optimisation GPU. Les petites équipes européennes ne peuvent pas embaucher cinq spécialistes. Elles ont besoin de généralistes utilisant des outils unifiés qui fonctionnent de manière cohérente sur toutes les cibles de déploiement.

L'avantage de la plateforme unifiée se multiplie. Infrastructure plus simple. Développement plus rapide. Meilleur levier d'approvisionnement. Équipes plus productives. Ce ne sont pas des améliorations marginales. Ce sont des gains d'efficacité transformateurs qui rendent les entreprises européennes compétitives face à des rivaux américains mieux financés.

Étendue du backend : du CPU au FPGA

Soyons précis sur ce que signifie réellement "6 backends".

Le backend SIMD (CPU) fournit des micro-noyaux optimisés à la main sur chaque architecture de jeu d'instructions majeure.

SSE2 (128 bits) atteint 2 à 4 fois les performances scalaires avec une compatibilité universelle x86-64. Chaque processeur depuis 2001. PAND, POR, PXOR pour les opérations bit à bit. Comptage de population via des tables de correspondance. Base de référence fiable partout.

AVX2 (256 bits) offre 5 à 8 fois les performances scalaires sur Haswell et versions ultérieures (après 2013). Instruction POPCNT matérielle. Les vecteurs 256 bits traitent 4 mots de 64 bits simultanément. VPERM pour des permutations efficaces. Standard sur les serveurs modernes.

AVX-512 (512 bits) atteint 10 à 16 fois les performances scalaires sur Skylake-X, Ice Lake et Zen 4. Fonctionnalités révolutionnaires : les registres de masque (k0-k7) permettent la prédication, VPOPCNTQ compte les bits définis dans chaque voie, VPTERNLOG calcule toute fonction booléenne à 3 entrées en une seule instruction. Les vecteurs 512 bits traitent 8 mots de 64 bits par opération. Performances d'entreprise sur Intel Xeon et AMD EPYC.

NEON (128 bits) apporte 3 à 4 fois les performances scalaires à tous les processeurs ARMv8. Smartphones, tablettes, Mac Apple Silicon, serveurs ARM. VAND, VORR, VEOR pour les opérations bit à bit. VCNT pour le comptage de population sur les voies d'octets. Cohérence du mobile au centre de données.

SVE/SVE2 (évolutif 128-2048 bits) fournit un code agnostique à la longueur de vecteur qui s'adapte au matériel réel. AWS Graviton3 exécute 256 bits. Fujitsu A64FX exécute 512 bits. Même binaire, performances optimales sur les deux. À l'épreuve du temps : des vecteurs plus larges utilisent automatiquement des performances plus élevées. Les fournisseurs de cloud européens comme OVH déploient Graviton de manière extensive.

Chaque algorithme a des implémentations optimisées pour chaque ISA. Le runtime détecte les capacités (CPUID sur x86, registres système sur ARM) et distribue à la variante la plus rapide disponible. Zéro configuration. Performances optimales automatiquement.

Le backend CUDA (GPU NVIDIA) exploite chaque fonctionnalité de performance des architectures NVIDIA modernes.

Les primitives au niveau du warp organisent le calcul en groupes de 32 threads s'exécutant en lockstep. Chaque thread traite 32 valeurs binaires empaquetées dans uint32_t. Le warp complet traite 1 024 valeurs binaires en parallèle. Utilisation efficace des ALU entières pour les opérations bit à bit.

Utilisation des Tensor Core pour les opérations matricielles même avec des données binaires. Les architectures plus récentes (Ampere A100, Hopper H100) prennent en charge les opérations INT8, INT4 et binaires. L'A100 fournit 4 992 TOPS pour les opérations binaires (INT1) avec des accumulateurs INT32, le débit le plus élevé parmi tous les formats de précision.

Intrinsèques CUDA critiques optimisées : __popc(x) pour le comptage de population, __ballot_sync(mask, predicate) pour le vote de warp, __shfl_sync(mask, var, srcLane) pour une communication rapide au sein du warp. Les modèles d'accès mémoire coalescés garantissent l'utilisation de la bande passante. Le tiling de la mémoire partagée maintient les ensembles de travail dans un cache de 48 à 100 Ko par SM.

Le backend Rust-HDL (FPGA) synthétise le matériel directement à partir des descriptions d'algorithmes.

Le framework génère du Verilog/VHDL à partir de code Rust annoté. Les opérations binaires XNOR-popcount se mappent sur des portes XNOR (logique combinatoire) plus des arbres d'additionneurs pour le comptage de population. Les registres de pipeline sont insérés automatiquement en fonction des contraintes de temps.

Utilisation des ressources optimisée pour Xilinx Ultrascale : 40-60 % d'utilisation des LUT, 30-50 % des blocs DSP, atteignant un débit de 100-500 GOPS. Pour la synthèse ASIC à 7 nm : surface de 0,5-2 mm², performances de 1-10 TOPS.

Les fournisseurs automobiles européens apprécient particulièrement le déploiement FPGA. La certification de sécurité ISO 26262 exige un comportement déterministe et vérifiable. Les FPGA offrent un déterminisme au niveau matériel que les GPU ne peuvent garantir. Les opérations binaires déterministes sur FPGA permettent des chemins de vérification formelle requis pour la certification de sécurité automobile.

Le backend WebAssembly permet l'inférence IA basée sur le navigateur à 30-70 % des performances CPU natives.

WASM SIMD128 fournit des opérations vectorielles 128 bits (type v128) dans tous les navigateurs modernes. Opérations : v128.and, v128.or, v128.xor pour les opérations bit à bit. i8x16.popcnt pour le comptage de population par voie d'octet (somme pour le total). v8x16.swizzle pour les permutations.

Combiné avec les Web Workers pour le multi-threading et SharedArrayBuffer pour la mémoire partagée, atteint 60-80 % des performances natives. Les applications européennes soucieuses de la confidentialité en tirent parti : l'inférence sur l'appareil dans le navigateur signifie que les données ne quittent jamais la machine de l'utilisateur. La conformité au RGPD est simplifiée.

Les applications de santé peuvent traiter les données des patients entièrement dans le navigateur via WASM. Pas de téléchargement sur le serveur. Pas de dépendance au cloud. Conformité au RGPD simplifiée. Les réseaux neuronaux binaires rendent l'inférence dans le navigateur pratique là où le flottant serait trop lent.

Le backend ROCm (GPU AMD) offre une optimisation au niveau du wavefront pour les architectures AMD.

64 threads par wavefront sur RDNA/CDNA (contre 32 sur NVIDIA). Chaque thread traite 32 valeurs binaires. Le wavefront complet traite 2 048 valeurs binaires en parallèle. Double le débit par wavefront de NVIDIA.

Intrinsèques similaires à CUDA : __builtin_popcount(x), __ballot(predicate), ds_swizzle pour les permutations. Exigences de coalescing de mémoire similaires. Les fournisseurs de cloud européens déploient de plus en plus de GPU AMD : meilleur rapport prix/performances, approvisionnement compétitif par rapport au monopole NVIDIA.

Les GPU AMD MI250X offrent un rapport prix/performances compétitif par rapport au NVIDIA A100 pour de nombreuses charges de travail. Le support multi-backend permet une flexibilité d'approvisionnement et des négociations compétitives avec les fournisseurs.

Le backend Metal (Apple Silicon) optimise l'architecture de mémoire unifiée M1/M2/M3.

Les Metal Performance Shaders fournissent des noyaux hautement optimisés. La mémoire unifiée élimine les transferts CPU-GPU. Les opérations binaires exploitent les moteurs matriciels personnalisés d'Apple. Le M3 Max atteint 50-80 TOPS sur l'inférence de réseau binaire.

L'adoption par l'industrie créative européenne d'Apple Silicon rend le support Metal commercialement précieux pour les flux de travail de production vidéo et de création de contenu nécessitant un traitement IA sur l'appareil.

L'étendue du backend permet le déploiement dans diverses industries européennes. Les fournisseurs automobiles peuvent cibler les FPGA pour les systèmes critiques pour la sécurité. Les prestataires de soins de santé peuvent déployer WASM dans le navigateur pour la conformité au RGPD. Les fournisseurs de cloud peuvent optimiser l'infrastructure CPU SIMD et AMD ROCm. Les laboratoires de recherche peuvent exploiter NVIDIA CUDA. Les studios créatifs peuvent utiliser Apple Metal. Une seule base de code. Six backends. Flexibilité de déploiement maximale.

L'avantage adaptatif de la largeur de bits

La plupart des frameworks vous obligent à choisir : virgule flottante 32 bits pour tout, ou passer par l'enfer de la quantification en essayant de compresser les modèles après coup.

Dweve Core adapte la précision par couche pendant l'entraînement.

Les poids binaires (1 bit) dans la plupart des couches offrent une compression 16 fois supérieure au FP16, 32 fois supérieure au FP32. Un ResNet-50 entier (25,6 millions de paramètres) tient dans 3,1 Mo contre 50 Mo en FP16. Le modèle entier tient dans le cache L3 sur les CPU modernes. La bande passante DRAM cesse d'être un problème.

Poids de 2 bits là où le binaire dégrade trop la précision. Quatre valeurs distinctes {-1.5, -0.5, +0.5, +1.5} ou quantification asymétrique apprise. Compression 8 fois supérieure, meilleure approximation des distributions en virgule flottante.

Poids de 4 bits pour les couches critiques nécessitant de la nuance. 16 niveaux distincts. La quantification par bloc (32-128 éléments partagent des facteurs d'échelle) atteint une qualité proche du FP16. La compression 4 fois supérieure reste significative.

8 bits là où la précision est critique. 256 niveaux suffisants pour une précision proche du FP16. Quantification symétrique avec des échelles par tenseur ou par canal. Conversion simple, support matériel courant.

Ternaire {-1, 0, +1} pour les réseaux creux. Les zéros explicitement représentés permettent l'exploitation de la sparsité structurée. Les opérations SIMD creuses ignorent les calculs à poids nul.

Le framework apprend la largeur de bits optimale par couche pendant l'entraînement. La sélection de la largeur de bits basée sur le gradient traite la largeur de bits comme une variable continue, calcule les gradients par rapport à la précision, ajuste l'allocation par couche pour minimiser la perte sous contraintes de taille de modèle.

Résultat : des modèles avec des poids de 1 bit dans 80 % des couches, 2 bits dans 15 %, 4 bits dans 4 %, 8 bits dans 1 % des couches de sortie critiques. Compression massive (12 fois supérieure au FP16 en moyenne) avec une dégradation de la précision inférieure à 2 % par rapport à la ligne de base en pleine précision.

Cette approche multi-bits adaptative est unique. La quantification PyTorch est uniforme : choisissez une largeur de bits, appliquez partout, espérez que cela fonctionne. La quantification entière de TensorFlow Lite est similaire. Optimisation adaptative par couche basée sur les gradients réels pendant l'entraînement ? Seul Dweve Core.

L'IA mobile européenne en bénéficie énormément. L'IA sur appareil smartphone a besoin de petits modèles qui tiennent dans une mémoire contrainte tout en fonctionnant sur un calcul limité. La largeur de bits adaptative permet de compresser un modèle en virgule flottante de 100 Mo à 8 Mo avec une perte de précision minimale. Le déploiement mobile devient pratique.

Ce que vous obtenez réellement

Installez un package. Importez une bibliothèque. Écrivez des modèles une fois. Déployez partout.

Aucune installation CUDA requise (mais utilisée si disponible). Aucune couche de compatibilité TensorFlow. Aucun hack d'intégration NumPy. Aucun pipeline de prétraitement Pandas. Aucune procédure d'exportation ONNX. Aucune passe d'optimisation spécifique à la plateforme.

Le framework gère :

• La détection matérielle (CPUID, requête GPU, découverte FPGA)
• La sélection optimale du backend (étalonnage des performances à la première exécution)
• La distribution ISA (SSE2/AVX2/AVX-512/NEON/SVE automatique)
• L'adaptation de la largeur de bits (optimisation par couche basée sur le gradient)
• La disposition de la mémoire (ordonnancement conscient du cache, placement NUMA)
• La fusion de noyaux (combinaison d'opérations verticales et horizontales)
• Le déploiement multi-plateforme (un modèle, six backends)

Votre code :

1let model = NetworkBuilder::new()
2    .input(BinaryTensor::new([1024, 784]))
3    .dense(784, 512, activation=BinaryActivation::Sign)
4    .dense(512, 256, activation=BinaryActivation::Sign)
5    .output(256, 10)
6    .build();

C'est tout. Le framework compile automatiquement les implémentations optimales pour votre matériel cible. Déployer sur des serveurs x86 ? Noyaux SIMD AVX-512. Déployer sur des appareils périphériques ARM ? Optimisations NEON. Déployer sur un centre de données NVIDIA ? Opérations de wavefront CUDA. Déployer dans le navigateur ? WASM SIMD128 avec threading SharedArrayBuffer.

Pas de configuration. Pas de code spécifique à la plateforme. Pas d'optimisation manuelle. Les équipes de développement européennes apprécient cela : les petites équipes ne peuvent pas se permettre des spécialistes de la plateforme. Les outils unifiés permettent aux généralistes de livrer de l'IA de production sur diverses cibles de déploiement.

Ingénierie de précision européenne

Cette approche est distinctement européenne.

La Silicon Valley optimise les métriques de croissance : combien de développeurs l'utilisent, combien d'opérations prend-elle en charge, combien de financement pouvons-nous lever. Les listes de fonctionnalités se vendent aux investisseurs. La complexité est un argument de vente : "regardez à quel point notre framework est complet !"

L'ingénierie européenne optimise les résultats : résout-elle des problèmes réels de manière fiable, est-elle maintenable à long terme, livre-t-elle des produits qui fonctionnent. La précision plutôt que l'abondance. La complétude plutôt que l'excès. Des outils qui permettent aux petites équipes de rivaliser à l'échelle mondiale.

Antoine de Saint-Exupéry était français, mais le principe s'applique à toute l'Europe : la perfection est atteinte non pas quand il n'y a plus rien à ajouter, mais quand il n'y a plus rien à enlever. Cette philosophie a construit des cathédrales gothiques qui tiennent encore des siècles plus tard. Elle construit des plateformes d'IA qui restent pertinentes tandis que les frameworks gonflés s'effondrent sous leur propre poids.

Les Pays-Bas et l'Allemagne excellent dans ce domaine : des outils ciblés pour des domaines spécifiques qui surpassent les alternatives à usage général. ASML construit des systèmes de lithographie que personne d'autre ne peut égaler. Siemens construit une automatisation industrielle inégalée en fiabilité. Cette même culture d'ingénierie a construit Dweve Core : une plateforme complète pour l'IA discrète qui fait exactement ce qui est nécessaire, rien de plus.

Les entreprises européennes en bénéficient immédiatement. Avec 1/5 du capital-risque de leurs équivalents de la Silicon Valley, l'efficacité algorithmique est plus importante que la mise à l'échelle matérielle. Construire sur des plateformes unifiées plutôt que sur des chaînes d'outils fragmentées prolonge considérablement la durée de vie opérationnelle. Les entreprises autofinancées rivalisent grâce à des avantages d'ingénierie plutôt qu'au déploiement de capitaux.

L'environnement réglementaire européen pousse cela plus loin. Le RGPD exige un traitement sur l'appareil pour la conformité à la confidentialité. La loi européenne sur l'IA exige l'explicabilité et l'auditabilité. La réglementation sur les dispositifs médicaux nécessite un comportement déterministe pour la certification. L'ISO 26262 automobile exige une vérification formelle pour les systèmes critiques pour la sécurité.

Les réseaux neuronaux binaires sur des plateformes unifiées répondent naturellement à ces exigences. Les opérations discrètes permettent une vérification formelle. L'inférence sur l'appareil via WASM/mobile assure la conformité au RGPD. Le déploiement FPGA déterministe passe la certification automobile. L'explicabilité basée sur les contraintes satisfait les exigences de transparence de la loi sur l'IA.

Les entreprises américaines qui développent de l'IA probabiliste pour les marchés européens sont confrontées à des obstacles réglementaires. Les entreprises européennes qui développent de l'IA conforme dès la conception sur des plateformes unifiées ont des chemins de certification clairs. L'environnement réglementaire rend les approches européennes commercialement nécessaires, pas seulement techniquement élégantes.

Ce que nous ne faisons pas

Important de clarifier : nous ne faisons pas tout.

Pas de support en virgule flottante. Calcul discret uniquement : binaire, ternaire, quantifié 2/3/4/8 bits. Si vous avez besoin de FP32/FP16/BFloat16 pour votre application, Dweve Core n'est pas le bon choix. Nous avons fait ce choix délibérément : optimiser exclusivement pour les opérations discrètes permet des spécialisations impossibles avec la virgule flottante à précision mixte.

Pas de graphes dynamiques pendant l'inférence. Les modèles compilent en graphes statiques pour le déploiement. L'entraînement prend en charge le calcul dynamique, mais l'inférence de production est statique. Cela permet une optimisation anticipée que les graphes dynamiques empêchent. Les déploiements de production européens privilégient les performances prévisibles à la flexibilité de l'entraînement.

Pas de prétraitement de données intégré au-delà de la quantification de base. Nous fournissons des opérations tensorielles et des primitives de réseau neuronal. Chargement de données, augmentation, ingénierie de fonctionnalités : utilisez les outils existants ou écrivez des pipelines personnalisés. Une plateforme ciblée bat un framework qui fait tout.

Pas de différenciation automatique pour Python arbitraire. L'autodiff fonctionne pour les réseaux neuronaux utilisant nos primitives. Si vous avez besoin de gradients via des opérations NumPy personnalisées, intégrez-les séparément. Nous optimisons le cas d'utilisation à 99 % (entraînement de réseaux neuronaux) plutôt que de prendre en charge tous les calculs possibles.

Ce ne sont pas des limitations. C'est un focus. En limitant la portée aux réseaux neuronaux discrets avec des graphes d'inférence statiques, nous atteignons une profondeur d'optimisation que les frameworks complets ne peuvent égaler. Mieux vaut être excellent dans une chose que médiocre dans tout.

L'avenir : étendre la couverture, pas le gonflement

La plateforme continue de croître grâce à l'expansion du backend, et non à la prolifération d'algorithmes.

Les 1 930 algorithmes de base offrent déjà une couverture complète des charges de travail d'IA discrètes pratiques : CNN, Transformers, RNN, GAN, VAE prouvés par une analyse exhaustive. Ceux-ci se multiplient en des centaines de milliers d'implémentations spécialisées sur les backends, les ISA et les largeurs de bits. Complétude mathématique atteinte.

La croissance future se concentre sur l'étendue de la plateforme : nouveau support backend (RISC-V SVE à venir), options de largeur de bits plus larges (quantification 3 bits et 5 bits), optimisations de compilateur améliorées (transformations de boucles polyédriques), synthèse FPGA améliorée (cibles Lattice et Microchip), couverture ISA supplémentaire à mesure que le matériel évolue.

Plus de backends signifie plus de cibles de déploiement. Plus de support ISA signifie de meilleures performances CPU partout. Plus d'options de largeur de bits signifie un contrôle de précision plus fin. Cela étend la couverture complète de la plateforme sans ajouter de gonflement algorithmique.

Lorsque PyTorch publiera la version 3.0 avec plus d'opérations, nous ajouterons la prise en charge des architectures matérielles plus récentes. Lorsque TensorFlow atteindra 5 millions de lignes de code, nous optimiserons nos implémentations backend pour les plateformes émergentes. Lorsque les frameworks ajouteront des opérations, nous étendrons la couverture de la plateforme sur de nouvelles cibles de déploiement.

L'avantage de la plateforme complète s'accroît avec le temps. Plus de matériel pris en charge. Plus de scénarios de déploiement activés. Plus d'opportunités d'optimisation exploitées. Les entreprises européennes qui s'appuient sur cette plateforme bénéficient d'une couverture étendue sans ruptures de compatibilité ni coûts de migration.

Remplacer votre pile aujourd'hui

Prêt à unifier votre développement IA fragmenté ?

Dweve Core fournit 1 930 algorithmes (415 primitives, 500 noyaux, 191 couches, 674 opérations de haut niveau). Variantes sur 6 backends (SIMD CPU, CUDA, Rust-HDL FPGA, WASM, ROCm, Metal). Optimisé pour 5 ISA (SSE2, AVX2, AVX-512, NEON, SVE/SVE2). Prenant en charge 6 largeurs de bits (binaire, 2/3/4/8 bits, ternaire).

Une installation. Une API. Une base de code. Six backends. Tout ce dont vous avez besoin pour l'IA discrète de production. Rien de superflu.

Binaire à 8 bits multi-bits adaptatif. Optimisation matérielle automatique. Distribution ISA à l'exécution. Support de vérification formelle. Inférence sur l'appareil conforme au RGPD. Exécution déterministe pour les systèmes critiques pour la sécurité. Explicabilité de la loi européenne sur l'IA.

Précision européenne. Complétude mathématique. Ingénierie de plateforme complète.

Arrêtez d'installer dix frameworks. Construisez l'IA sur la pile complète.

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Dweve Core : Plateforme unifiée complète pour l'IA discrète. Une base de code, six backends, largeur de bits adaptative, ingénierie européenne. Remplacez votre chaîne d'outils fragmentée par une complétude ciblée.