27 May 10:43

A Very Particular Set of Skills

New Comic: A Very Particular Set of Skills
28 May 01:41

Local Group

Cosmologists estimate the spaghetti strand to be about 200 septillion calories, though it could be higher depending on the nutritional value of dark matter.
27 May 10:08

A Very Particular Set of Skills

New Comic: A Very Particular Set of Skills
27 May 06:05

Awkward Zombie - Natural Scientist

by tech@thehiveworks.com

New comic!

Today's News:

Okay, sure, we've retconned it so that there were actually a bunch of other people on PNF-404 at the time, but Olimar didn't know that.

27 May 12:36

Kate Hollern says 'urgent action' needed after Rafah strike

Blackburn MP Kate Hollern has voiced her views on the recent Israeli strike on Rafah, stating 'these atrocities cannot be allowed to continue'.
27 May 09:29

Chapter 94: Page 15

Knowledge of everything
27 May 06:38

Girl Genius for Monday, May 27, 2024

The Girl Genius comic for Monday, May 27, 2024 has been posted.
28 May 14:01

WebNN – L’IA s’invite dans votre navigateur avec DirectML

by Korben

Ça y est, les amis, l’API WebNN débarque enfin en preview pour les développeurs, et croyez-moi, ça va changer totalement la manière dont on fait tourner de l’IA dans nos navigateurs web !Grâce à cette techno, on va pouvoir profiter de la puissance de nos GPU et autres accélérateurs matériels directement depuis nos pages web, sans avoir à installer le moindre plugin ou logiciel supplémentaire.

Concrètement, WebNN est une API JavaScript qui va permettre aux applications web d’exécuter des tâches d’inférence de réseaux neuronaux de manière super efficace, en exploitant à fond les capacités des CPU, GPU et autres processeurs dédiés à l’IA (les fameux NPU et TPU). Fini les calculs qui rament, bonjour la fluidité et la réactivité, même pour les modèles les plus gourmands !

WebNN est complètement agnostique côté matériel et côté modèles. Quel que soit le hardware qu’on a sous le capot (Intel, AMD, NVIDIA, Qualcomm…) et le format des modèles (ONNX, TensorFlow…), cette API va nous permettre de tirer parti un maximum des ressources disponibles, tout ça de manière transparente, sans avoir à se prendre la tête avec des lignes de code spécifiques à chaque plateforme.

Cette API suit un modèle de programmation super simple en deux grandes étapes :

  • 1. La construction du modèle : on utilise l’API MLGraphBuilder pour définir notre réseau de neurones, ses opérations, ses entrées et ses sorties et une fois que c’est fait, on peut le compiler en un graphe exécutable.
  • 2. L’exécution du modèle : maintenant qu’on a notre super graphe optimisé, il ne reste plus qu’à lui envoyer nos données d’entrée, et il va nous fournir ses prédictions et classifications à toute vitesse !

Grâce à WebNN, les tâches d’inférence de machine learning sont accélérées par le matériel local, ce qui offre des performances améliorées et une faible latence, même sans connexion internet ou avec une connexion non fiable. De plus, les données restent sur la machine de l’utilisateur, ce qui préserve ainsi sa vie privée.

WebNN est conçu pour fonctionner avec DirectML sur Windows, lequel assure des performances optimales sur divers matériels, notamment les RTX GPUs de NVIDIA, les Intel Core Ultra avec Intel AI Boost, et les Copilot+ PC avec des NPU Qualcomm Hexagon. Ça ouvre la porte à des applications évoluées de génération d’IA, de reconnaissance d’images, de traitement du langage naturel, et bien d’autres cas d’utilisation tout à fait passionnants.

Si vous voulez vous lancer dès maintenant avec WebNN, je vous conseille fortement de visiter le dépôt WebNN Developer Preview sur GitHub. Vous y trouverez plein de démos et d’exemples de code pour vous familiariser avec l’API et ses fonctionnalités. Par contre, vous devrez télécharger Edge en version Canary et la dernière Insider de Windows 11 puis dans la barre d’URL, tapez edge://flags/ pour pouvoir ensuite activer WebNN.

Pour plus de détails, vous pouvez consulter le tutoriel officiel de Microsoft.

Un grand merci au super neurone NexusSeven pour les sources de cet article !

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