La société Kalray, spécialiste du secteur des semi-conducteurs « fabless » et pionnière d’une nouvelle génération de processeurs spécialisés dans le traitement intelligent des données tant au niveau du Cloud que du Edge, a créé en 2017 un centre de R&D dédié au véhicule autonome à Sophia Antipolis.

L’entreprise annonce que son projet CARAIBE (« CARtes d’Accélération Intelligentes pour les Besoins Edge ») a été retenu dans le cadre de l’appel à projets “Résilience” du plan France Relance piloté par la Direction Générale des Entreprises (DGE) et opéré par Bpifrance.

Ce plan a pour objectif de soutenir les investissements stratégiques dans les secteurs critiques. Le projet CARAIBE, dont le budget s’élève à plusieurs millions d’euros, sera ainsi financé via le  Programme d’Investissement d’Avenir (PIA).

CARAIBE vise le développement de la prochaine génération du processeur MPPA® Coolidge™ (Coolidge2) qui présentera des capacités fortement améliorées et qui permettra à Kalray d’adresser de nouveaux marchés comme les réseaux Télécoms/5G.

Un des points importants du projet est aussi l’étude de la relocalisation des étapes de la production des cartes d’accélération utilisant les puces Kalray en France.

Éric Baissus, Président du Directoire de Kalray, a déclaré : « Nous sommes très heureux que notre projet ait été sélectionné dans le cadre du Plan Relance et Investissement dans les Secteurs stratégiques. Ce projet nous tient tout particulièrement à cœur car, en plus de supporter le développement de notre prochaine génération de processeur, il inclut un projet d’étude visant à faire  fabriquer nos prochaines cartes d’accélérations visant les marchés du Edge Computing et de la 5G par des acteurs nationaux. Nous pourrions ainsi contribuer à la création d’une cinquantaine d’emplois dans la filière tout en conservant notre modèle fabless sans usine. »

Cette initiative s’inscrit dans un cadre où les cartes d’accélération vont jouer un rôle clef dans les Data Centers de nouvelle génération ainsi que dans le « Edge Computing » et vont permettre  d’optimiser le traitement des données et la consommation des infrastructures.

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