Les chipsets pour rendre les applications d’IA plus rapides


Découvrez ARYABHAT-1 : les chipsets pour accélérer les applications d'IA

Les chipsets informatiques analogiques de nouvelle génération pour les applications d’intelligence artificielle (IA) pourraient devenir beaucoup plus rapides et consommer moins d’énergie, grâce à un cadre de conception développé par des chercheurs de l’Indian Institute of Science (IISc).

En utilisant leur nouveau cadre de conception, l’équipe a construit un prototype de chipset analogique appelé ARYABHAT-1 (Analog Reconfigurable technologY And Bias-scalable Hardware for AI Tasks). Ce type de chipset peut être particulièrement utile pour les applications basées sur l’intelligence artificielle (IA) telles que la reconnaissance d’objets ou de la parole. Alexa ou Siri – ou ceux qui nécessitent des opérations informatiques parallèles massives à grande vitesse, note une déclaration IISc.

La plupart des appareils électroniques, en particulier ceux qui impliquent l’informatique, utilisent des puces numériques car le processus de conception est simple et évolutif. « Mais l’avantage de l’analogique est énorme. Vous obtiendrez des ordres de grandeur d’amélioration de la puissance et de la taille », explique Chetan Singh. Thakur, professeur adjoint au Département de génie des systèmes électroniques (DESE), IISc, dont le laboratoire dirige les efforts de développement du chipset analogique. Dans les applications qui ne nécessitent pas de calculs précis, l’informatique analogique a le potentiel de surpasser l’informatique numérique car la première est plus économe en énergie.

Cependant, il existe plusieurs obstacles technologiques à surmonter lors de la conception de puces analogiques. Contrairement aux puces numériques, les tests et la co-conception des processeurs analogiques sont difficiles. Les processeurs numériques à grande échelle peuvent être facilement synthétisés en compilant un code de haut niveau, et la même conception peut être portée sur différentes générations de développement technologique – disons, d’un chipset 7 nm à un chipset 3 nm – avec des modifications minimales. Parce que les puces analogiques ne s’adaptent pas facilement – elles doivent être personnalisées individuellement lors de la transition vers la technologie de nouvelle génération ou vers une nouvelle application – leur conception est coûteuse.

Un autre défi est qu’il n’est pas facile d’échanger la précision et la vitesse avec la puissance et la surface lorsqu’il s’agit de conception analogique. Dans la conception numérique, le simple fait d’ajouter plus de composants tels que des unités logiques à la même puce peut augmenter la précision et la puissance à laquelle ils fonctionnent peut être ajustée sans affecter les performances de l’appareil.

Pour surmonter ces défis, l’équipe a conçu un nouveau cadre qui permet le développement de processeurs analogiques qui évoluent tout comme les processeurs numériques. Leur chipset peut être reconfiguré et programmé afin que les mêmes modules analogiques puissent être portés sur différentes générations de conception de processus et sur différentes applications. « Vous pouvez synthétiser le même type de puce à 180 nm ou à 7 nm, tout comme la conception numérique », ajoute Thakur.

Différentes architectures d’apprentissage automatique peuvent être programmées sur ARYABAT, et comme les processeurs numériques, peuvent fonctionner de manière robuste sur une large plage de températures, selon les chercheurs. Ils ajoutent que l’architecture est également « biais-scalable » – ses performances restent les mêmes lorsque les conditions de fonctionnement telles que la tension ou le courant sont modifiées. Cela signifie que le même jeu de puces peut être configuré pour des applications Internet des objets (IoT) ultra économes en énergie ou pour des tâches à grande vitesse comme la détection d’objets.

Le cadre de conception a été développé dans le cadre du travail de doctorat de l’étudiant IISc Pratik Kumar et en collaboration avec Shantanu ChakrabartyProfesseur à la McKelvey School of Engineering, Washington University in St Louis (WashU), aux États-Unis, qui est également ambassadeur de la McDonnell Academy de WashU auprès de l’IISc.

« Il est bon de voir la théorie de l’informatique analogique évolutive en biais se manifester dans la réalité et pour des applications pratiques », déclare Chakrabartty, qui avait précédemment proposé des circuits analogiques évolutifs en biais.

Les chercheurs ont présenté leurs conclusions dans deux études pré-imprimées qui font actuellement l’objet d’un examen par les pairs. Ils ont également déposé des brevets et prévoient de travailler avec des partenaires de l’industrie pour commercialiser la technologie.

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