Les ingénieurs créent des puces hybrides avec des processeurs et de la mémoire pour exécuter l’IA sur des appareils alimentés par batterie –

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  • Les montres intelligentes et autres appareils électroniques alimentés par batterie seraient encore plus intelligents s’ils pouvaient exécuter des algorithmes d’IA. Mais les efforts pour créer des puces compatibles avec l’IA pour les appareils mobiles ont jusqu’à présent touché un mur – le soi-disant «mur de la mémoire» qui sépare le traitement des données et les puces de mémoire qui doivent fonctionner ensemble pour répondre aux demandes informatiques massives et en constante augmentation imposées par l’IA. .

    “Les transactions entre les processeurs et la mémoire peuvent consommer 95% de l’énergie nécessaire pour faire l’apprentissage automatique et l’IA, ce qui limite considérablement la durée de vie de la batterie”, a déclaré l’informaticien Subhasish Mitra, auteur principal d’une nouvelle étude publiée dans Electronique Nature.

    Maintenant, une équipe qui comprend l’informaticienne de Stanford Mary Wootters et l’ingénieur électrique H.-S. Philip Wong a conçu un système capable d’exécuter des tâches d’IA plus rapidement et avec moins d’énergie, en exploitant huit puces hybrides, chacune avec son propre processeur de données construit juste à côté de son propre stockage de mémoire.

    Cet article s’appuie sur le développement antérieur par l’équipe d’une nouvelle technologie de mémoire, appelée RRAM, qui stocke les données même lorsque l’alimentation est coupée – comme la mémoire flash – mais plus rapidement et avec plus d’efficacité énergétique. Leur avance RRAM a permis aux chercheurs de Stanford de développer une génération antérieure de puces hybrides fonctionnant seules. Leur dernière conception intègre un nouvel élément critique: des algorithmes qui fusionnent les huit puces hybrides séparées en un seul moteur de traitement IA économe en énergie.

    “Si nous avions pu construire une puce conventionnelle massive avec tout le traitement et la mémoire nécessaires, nous l’aurions fait, mais la quantité de données nécessaire pour résoudre les problèmes d’IA en fait un rêve”, a déclaré Mitra. “Au lieu de cela, nous trompons les hybrides en leur faisant croire qu’ils sont une seule puce, c’est pourquoi nous appelons cela le système d’illusion.”

    Les chercheurs ont développé Illusion dans le cadre de l’Initiative de résurgence de l’électronique (ERI), un programme de 1,5 milliard de dollars parrainé par la Defense Advanced Research Projects Agency. La DARPA, qui a contribué à la création d’Internet il y a plus de 50 ans, soutient la recherche sur des solutions de contournement à la loi de Moore, qui a favorisé les progrès électroniques en réduisant les transistors. Mais les transistors ne peuvent pas continuer à rétrécir indéfiniment.

    «Pour dépasser les limites de l’électronique conventionnelle, nous aurons besoin de nouvelles technologies matérielles et de nouvelles idées sur la façon de les utiliser», a déclaré Wootters.

    L’équipe dirigée par Stanford a construit et testé son prototype avec l’aide de collaborateurs de l’institut de recherche français CEA-Leti et de l’Université technologique de Nanyang à Singapour. Le système à huit puces de l’équipe n’est que le début. Dans des simulations, les chercheurs ont montré comment des systèmes dotés de 64 puces hybrides pouvaient exécuter des applications d’IA sept fois plus vite que les processeurs actuels, en utilisant un septième autant d’énergie.

    De telles capacités pourraient un jour permettre à Illusion Systems de devenir le cerveau de lunettes de réalité augmentée et virtuelle qui utiliseraient des réseaux de neurones profonds pour apprendre en repérant des objets et des personnes dans l’environnement, et fournir aux utilisateurs des informations contextuelles – imaginez un système AR / VR pour aider les ornithologues amateurs à identifier les spécimens inconnus.

    Robert Radway, étudiant diplômé de Stanford, premier auteur du Electronique Nature étude, a déclaré que l’équipe a également développé de nouveaux algorithmes pour recompiler les programmes d’IA existants, écrits pour les processeurs d’aujourd’hui, afin de fonctionner sur les nouveaux systèmes multi-puces. Les collaborateurs de Facebook ont ​​aidé l’équipe à tester des programmes d’IA qui ont validé leurs efforts. Les prochaines étapes consistent à augmenter les capacités de traitement et de mémoire des puces hybrides individuelles et à démontrer comment les produire en masse à moindre coût.

    «Le fait que notre prototype fabriqué fonctionne comme prévu suggère que nous sommes sur la bonne voie», a déclaré Wong, qui pense qu’Illusion Systems pourrait être prêt pour la commercialisation d’ici trois à cinq ans.

    Cette recherche a été soutenue par la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), la National Science Foundation, la Semiconductor Research Corporation, la Stanford SystemX Alliance et Intel Corporation.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par École d’ingénierie de Stanford. Original écrit par Tom Abate. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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