Nestor 2 bientôt disponible→

Le néo-cloud responsable. CPU, GPU, TPU, NPU, QPU et puces neuromorphiques, sur un seul cloud.

Accélérateurs

Les six familles d’accélérateurs d’Oikwos

CPU : Processeurs

Le chef d’orchestre. Logique, orchestration, pré-traitement : le socle de chaque pipeline.

  • Disponibilité : au lancement
  • Puce de référence : Intel Core i9-13900K
  • Technologie : Intel 7 · 8 cœurs P + 16 cœurs E · 257 mm²
  • Opérations mathématiques idéales : Branchements, entiers, FMA vectoriels (AVX2)
  • Cas d’usage : Orchestration, ETL, API, pré-traitement
  • Capacité de calcul : 3 - 6 TOPS
  • Consommation : 125 - 253 W, ≈ 2,5 ampoules de 100 W
  • Indice de sobriété : 2 sur 5 (0 TOPS par watt)

GPU : Processeurs graphiques

Des milliers de calculs simultanés. Une mémoire HBM empilée qui nourrit des milliers de cœurs pour entraîner et servir les grands modèles.

  • Disponibilité : bientôt
  • Puce de référence : NVIDIA H100
  • Technologie : TSMC 4N · 80 Md de transistors · 814 mm² · 80 Go HBM3
  • Opérations mathématiques idéales : Produits matriciels denses (GEMM) fp8 / bf16, attention
  • Cas d’usage : Entraînement, inférence de grands modèles
  • Capacité de calcul : 1 513 - 1 979 TOPS
  • Consommation : 350 - 700 W, ≈ 7 ampoules de 100 W
  • Indice de sobriété : 4 sur 5 (2,8 TOPS par watt)

TPU : Processeurs tensoriels

L’algèbre linéaire, câblée. Les données traversent les matrices en vague : chaque multiplication est gravée dans le silicium.

  • Disponibilité : bientôt
  • Puce de référence : Google TPU v4
  • Technologie : ASIC · 2 TensorCores × 4 MXU · 32 Go HBM2 (1,2 To/s)
  • Opérations mathématiques idéales : Multiplications matricielles systoliques bf16 / int8
  • Cas d’usage : Pré-entraînement à grande échelle, gros lots
  • Capacité de calcul : 275 TOPS
  • Consommation : 90 - 192 W, ≈ 1,9 ampoules de 100 W
  • Indice de sobriété : 3 sur 5 (1,4 TOPS par watt)

NPU : Processeurs neuronaux

L’inférence à quelques watts. Exécuter un réseau de neurones pour une fraction de l’énergie d’un GPU.

  • Disponibilité : bientôt
  • Puce de référence : Qualcomm Cloud AI 100
  • Technologie : TSMC 7 nm · 16 cœurs IA · 144 Mo de SRAM · LPDDR4x
  • Opérations mathématiques idéales : MAC int8 / int4, convolutions et couches denses quantifiées
  • Cas d’usage : Inférence temps réel, vision, recherche sémantique
  • Capacité de calcul : 70 - 400 TOPS
  • Consommation : 15 - 75 W, ≈ un ordinateur portable en charge
  • Indice de sobriété : 5 sur 5 (5,3 TOPS par watt)

QPU : Processeurs quantiques

Le calcul en superposition. Prototypez sur émulateur, exécutez sur de vrais qubits sans changer une ligne de code.

  • Disponibilité : bientôt
  • Puce de référence : Google Sycamore · Willow
  • Technologie : Transmons supraconducteurs · 54 à 105 qubits · ≈ 10 mK
  • Opérations mathématiques idéales : Portes à 1 et 2 qubits, transformée de Fourier quantique, simulation
  • Cas d’usage : Optimisation, chimie, simulation de matériaux
  • Capacité de calcul : 54 - 105 qubits
  • Consommation : 13 000 - 26 000 W, ≈ 13 fours électriques
  • Indice de sobriété : 1 sur 5 (jugé par problème résolu)

NMC : Puces neuromorphiques

Le cerveau comme modèle. Des neurones impulsionnels qui ne consomment que lorsqu’un événement survient.

  • Disponibilité : au lancement
  • Puce de référence : BrainChip Akida
  • Technologie : 20 nœuds de 4 NPU · AKD1000 en 28 nm, AKD1500 en 22 nm FD-SOI
  • Opérations mathématiques idéales : Accumulations événementielles creuses, convolutions int4 / int8
  • Cas d’usage : Capteurs, edge, flux audio et vision
  • Capacité de calcul : 0,8 TOPS
  • Consommation : 0,2 - 0,3 W, Moins qu’une LED de veille
  • Indice de sobriété : 4 sur 5 (2,7 TOPS par watt)

Nouveau modèle · bientôt disponible

Nestor 2

2,8 millions de paramètres.
Cent microjoules par token.

Nestor 2 est notre premier modèle à tenir sur une puce neuromorphique, et c’est un modèle ternaire. Sept fois plus petit que Nestor 1.1, il l’égale et approche les scores de SmolLM2-135M.

Énergie par tokensur puce neuromorphique
100 µJ
Paramètresau total
2,8 M
Contextetokens
8k

Un appel d’API,
le bon silicium.

Compatible OpenAI : changez l’URL de base, gardez votre code. Chaque requête est routée automatiquement vers l’accélérateur le plus sobre capable de la servir.

base_url = "https://api.oikwos.cloud/v1"Tout le catalogue →

Votre modèle ici. Soyez le prochain : les modèles de nos clients et partenaires sont mis en avant dans le catalogue.

Proposer mon modèle →
RoutageCPUGPUTPUNPUQPUNMC

Moins de paramètres,
moins de joules.

Notre labo cherche des modèles minuscules qui n’ont rien à envier aux grands : ternaires, distillés, impulsionnels. Chaque résultat est publié, chiffré, et arrive directement sur la plateforme.

Énergie pour 1M de tokens · 1 point = 1 %

100%LLM dense de référenceGPU · fp16
34%LLM quantifiéGPU · 4 bits
11%Modèle distilléNPU · int8
< 1%Nestor 2Neuromorphique · 100 µJ par token

Un modèle entier,
un seul fichier.

AILang décrit un modèle de bout en bout (architecture, données, entraînement, évaluation, mise en prod) et se compile en binaire natif. Le compilateur connaît les blocs interchangeables, vérifie sur quel matériel le modèle tient et recommande les architectures les mieux mesurées.

$ ai check modele.ai --target akida1500
CiblesAkida 1500JetsonRTX 3060RTX 4090A100H100
  • 01Un fichier, tout le cycleRecette, benchmarks et tests de prod au même endroit, versionnés comme du code.
  • 02ReproductibleMême fichier, même run : graine, budget temps et plafond mémoire déclarés.
  • 03Compilé, pas interprétéTraduit en Rust natif, rapide et sans dépendances lourdes.
  • 04Pensé pour le frugalPetits modèles ternaires, matériel embarqué et neuromorphique.
  • 05Itérations simplifiéesChangez un bloc ou une cible : tout est re-vérifié, re-mesuré, recommandé.
  • 06Mesuré ≠ extrapoléJamais mélangés ; les zones non testées sont signalées incertaines.

Cas d’usage · Nestor 2 sur Akida AKD1500 ≈ 3 000 tokens/s, vs CPU de la carte seul

+21%

Ils nous font exister

Vous construisez des modèles ou du matériel frugal ? Soyez le prochain →

Vos questions,
nos réponses.

L’essentiel sur Oikwos, nos puces et notre façon de mesurer la consommation.

Qu’est-ce qu’un néo-cloud ?

Un néo-cloud est un fournisseur de cloud spécialisé dans le calcul, en particulier pour l’intelligence artificielle, plutôt qu’un catalogue généraliste de services. Oikwos est un néo-cloud responsable : on y choisit la puce qui convient à un calcul, et la consommation d’énergie est affichée pour chaque exécution.

Qu’est-ce qu’Oikwos ?

Oikwos est né de la fusion de Korollr, qui conçoit des modèles frugaux, et d’OxalisHeberg, qui héberge ses propres serveurs à Strasbourg. L’idée : un seul cloud pour des CPU, des GPU, des TPU, des NPU, des QPU et des puces neuromorphiques, avec la sobriété comme critère de choix.

Quelles puces sont disponibles ?

Au lancement, les CPU et les puces neuromorphiques. Les GPU, TPU, NPU et QPU suivront. L’ordre dépend en partie des réponses à notre étude de marché.

Comment la consommation est-elle mesurée ?

La consommation est mesurée lors de la mise en place d’un modèle sur une puce, puis calculée pour les exécutions suivantes à partir de cette mesure. Les chiffres de puissance et de capacité affichés pour chaque famille de puces sont des valeurs publiées par les constructeurs ou des ordres de grandeur.

Que signifie l’indice de sobriété ?

C’est une note de 1 à 5 calculée à partir du nombre d’opérations par watt (TOPS par watt) de la puce de référence : plus elle est haute, plus la puce fait de calcul pour chaque watt dépensé. Pour les puces quantiques, qui ne se mesurent pas en TOPS, la sobriété se juge par problème résolu.

Comment le calcul est-il facturé ?

À la milliseconde. Les tarifs sont en cours de validation avec notre étude de marché.

Où sont hébergés les calculs et les données ?

En Europe. Nos serveurs sont auto-hébergés par OxalisHeberg à Strasbourg, et une partie des données est aussi en Allemagne. Quand les TPU arriveront, ils tourneront dans les centres de données européens de Google.

Qu’est-ce que Nestor 2 ?

Nestor 2 est notre premier modèle à tenir sur une puce neuromorphique : un modèle ternaire de 2,8 millions de paramètres, qui consomme 100 µJ par token et dispose de 8k tokens de contexte. Il égale Nestor 1.1, sept fois plus gros, et approche les scores de SmolLM2-135M. Il sera bientôt disponible.

Qu’est-ce qu’un modèle ternaire, et une puce neuromorphique ?

Dans un modèle ternaire, chaque poids ne prend que trois valeurs (-1, 0 ou 1), ce qui réduit fortement la mémoire et l’énergie nécessaires. Une puce neuromorphique s’inspire du cerveau : elle ne dépense de l’énergie que lorsqu’un événement survient.

Faut-il réécrire son code pour utiliser Oikwos ?

L’API est compatible OpenAI : il suffit de changer l’URL de base et de garder son code.

Comment mettre en avant mon modèle sur Oikwos ?

Répondez à notre questionnaire d’étude de marché : nous cherchons des modèles de clients et de partenaires à présenter dans le catalogue.

Étude de marché en cours

On s’assure que notre offre
vous est utile.

Avant d’aller plus loin, nous menons notre étude de marché auprès de celles et ceux qui calculent. Vos réponses décident de ce que nous construisons en premier.