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Mobilint annonce l'intégration de ses NPU au framework Ray

La société de semi-conducteurs d'IA Mobilint annonce le 4 novembre 2026 que la prise en charge automatique de ses NPU figure dans le code officiel du framework open source Ray.

La société de semi-conducteurs d'IA Mobilint a annoncé le 4 novembre 2026 qu'une fonctionnalité qu'elle a développée pour reconnaître et gérer automatiquement ses NPU a été incluse dans le code officiel du framework open source d'IA distribuée Ray, selon digitaltoday.co.kr.

La fonctionnalité a été fusionnée dans la branche principale du dépôt GitHub officiel de Ray le 13 août 2026, après la revue de code officielle. Elle permet à Ray de détecter automatiquement les NPU Mobilint installés dans un système et d'allouer les ressources nécessaires à chaque tâche d'IA. Les NPU Mobilint peuvent ainsi être distingués et gérés par tâche sur des serveurs équipés de plusieurs NPU ou dans des environnements multi-serveurs.

Cette fonctionnalité est issue d'un projet de l'ETRI (Institut de recherche en électronique et télécommunications) sur les technologies d'inférence distribuée et d'optimisation de modèles pour semi-conducteurs d'IA hétérogènes. Le projet a été dirigé par le chercheur principal Kim Young-ju, avec les chercheurs Kang Min-su, Kang Hyun-seung et Seok Jong-su.

Auparavant, l'utilisation des NPU Mobilint dans Ray obligeait les développeurs à enregistrer séparément les ressources de l'accélérateur et à spécifier le NPU pour chaque tâche.

Mobilint a indiqué qu'elle prévoit de poursuivre sa coopération technique avec l'ETRI et de faire progresser ses propres technologies logicielles, notamment le SDK et le runtime.

En bref

Quand la fonctionnalité NPU de Mobilint a-t-elle été intégrée à Ray ?

Elle a été fusionnée dans la branche principale du dépôt GitHub officiel de Ray le 13 août 2026, après revue de code.

À quoi sert cette fonctionnalité dans Ray ?

Elle permet à Ray de détecter automatiquement les NPU Mobilint installés dans un système et d'allouer les ressources nécessaires à chaque tâche d'IA.

Qui a mené le projet de l'ETRI à l'origine de cette fonctionnalité ?

Le projet a été dirigé par le chercheur principal Kim Young-ju, avec les chercheurs Kang Min-su, Kang Hyun-seung et Seok Jong-su.

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