Aller au contenu principal
Des chercheurs de l’université de Pékin ont dévoilé une puce analogique qui pourrait transformer le domaine de l’informatique. Selon leurs affirmations, cette puce, basée sur une technologie de mémoire vive résistive (RRAM), est capable d’atteindre des performances jusqu’à 1 000 fois supérieures à celles des puissants GPU Nvidia H100 et AMD Vega 20, tout en consommant bien moins d’énergie.
Une innovation basée sur le calcul analogique
Contrairement aux processeurs numériques classiques qui fonctionnent en binaire (1 et 0), cette nouvelle puce effectue ses calculs directement sur ses circuits physiques, en utilisant des courants électriques continus. Cette conception analogique élimine la nécessité de transférer les données entre la puce et une mémoire externe, réduisant ainsi les besoins énergétiques tout en augmentant la vitesse de traitement.
Les chercheurs ont publié leurs résultats dans la revue Nature Electronics. Ils y expliquent que leur puce résout deux défis majeurs de l’informatique moderne : les limites énergétiques et les contraintes de gestion des données rencontrées dans des domaines comme l’intelligence artificielle (IA) et les communications 6G. En outre, ils affirment avoir surmonté le « problème centenaire » de l’imprécision et du manque de praticité des systèmes analogiques.
En testant leur puce sur des problèmes complexes de communication, notamment dans des systèmes MIMO (une technologie clé des communications sans fil), les chercheurs ont démontré qu’elle pouvait rivaliser avec la précision des processeurs numériques classiques tout en consommant environ 100 fois moins d’énergie.
Une conception technique innovante
Après différents ajustements, ils ont constaté que leur puce dépassait les performances des GPU haut de gamme comme le Nvidia H100 et l’AMD Vega 20, des composants essentiels à l’entraînement des modèles d’IA. À titre de comparaison, le H100 de Nvidia est utilisé pour des applications avancées comme l’entraînement de ChatGPT, et représente une référence en matière de puissance de calcul.
La puce repose sur des réseaux de cellules RRAM (Resistive Random-Access Memory), qui stockent et traitent les informations en modifiant la conductivité électrique de chaque cellule. Cette approche analogique permet de traiter simultanément un grand volume de données directement dans le matériel, sans passer par les étapes énergivores et chronophages du calcul binaire.
Les chercheurs expliquent que cette capacité est particulièrement précieuse dans les domaines nécessitant une gestion rapide et efficace de grandes quantités de données, comme l’IA et les futures communications 6G. Ces dernières devront gérer en temps réel des flux massifs de signaux sans fil qui se chevauchent.
Le retour en force du calcul analogique
Bien que l’informatique analogique ait des origines anciennes, comme le mécanisme d’Anticythère, datant de plus de 2 000 ans, elle a souvent été considérée comme imprécise et peu pratique à l’époque moderne. Les signaux continus utilisés dans le calcul analogique sont en effet plus difficiles à contrôler que les états binaires clairs (1 et 0) des processeurs numériques. Cependant, les systèmes analogiques ont toujours été réputés pour leur vitesse et leur efficacité énergétique.
Grâce aux récentes avancées dans les technologies matérielles, en particulier la mémoire résistive, des chercheurs chinois ont réussi à combiner les avantages des deux mondes : la vitesse du calcul analogique et la précision du calcul numérique. Leur puce utilise deux circuits distincts, dont l’un effectue des calculs rapides mais approximatifs, tandis que l’autre affine progressivement les résultats pour atteindre une précision comparable à celle des processeurs numériques.
Fait notable, cette puce a été fabriquée à l’aide de techniques de production commerciale, ce qui ouvre la voie à une fabrication en série. Les chercheurs espèrent que des améliorations futures permettront de concevoir des puces plus grandes et encore plus performantes, capables de résoudre des problèmes encore plus complexes. Par ailleurs, l’ordinateur quantique de Google exécute instantanément une tâche qui prendrait normalement 47 ans.