La puce à intelligence artificielle spécialisée en « nanotubes de carbone » construite par des scientifiques chinois est la première du genre et « 1 700 fois plus efficace » que celle de Google
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Contrairement aux TPU classiques, cette nouvelle puce est la première à utiliser des nanotubes de carbone (de minuscules structures cylindriques constituées d'atomes de carbone disposés selon un motif hexagonal) à la place des matériaux semi-conducteurs traditionnels comme le silicium.
Des scientifiques chinois ont mis au point un nouveau type d'unité de traitement de tenseurs (TPU) — un type particulier de puce informatique — utilisant des nanotubes de carbone au lieu d'un semi-conducteur en silicium traditionnel. Selon eux, cette nouvelle puce pourrait ouvrir la voie à une intelligence artificielle (IA) plus économe en énergie.
Les modèles d’IA sont extrêmement gourmands en données et nécessitent une puissance de calcul colossale pour fonctionner. Cela constitue un obstacle majeur à la formation et à la mise à l’échelle des modèles d’apprentissage automatique, en particulier à l’heure où la demande d’applications d’IA augmente. C’est pourquoi les scientifiques travaillent à la création de nouveaux composants – des processeurs à la mémoire de calcul – conçus pour consommer des ordres de grandeur inférieurs à ceux des modèles d’apprentissage automatique tout en exécutant les calculs nécessaires.
Les scientifiques de Google ont créé le TPU en 2015 pour relever ce défi. Ces puces spécialisées agissent comme des accélérateurs matériels dédiés aux opérations tensorielles, des calculs mathématiques complexes utilisés pour entraîner et exécuter des modèles d’IA. En déchargeant ces tâches de l’unité centrale de traitement (CPU) et de l’unité de traitement graphique (GPU), les TPU permettent d’entraîner les modèles d’IA plus rapidement et plus efficacement.
Contrairement aux TPU classiques, cette nouvelle puce est la première à utiliser des nanotubes de carbone, de minuscules structures cylindriques constituées d’atomes de carbone disposés selon un motif hexagonal, à la place des matériaux semi-conducteurs traditionnels comme le silicium. Cette structure permet aux électrons (particules chargées) de les traverser avec une résistance minimale, ce qui fait des nanotubes de carbone d’excellents conducteurs d’électricité. Les scientifiques ont publié leurs recherches le 22 juillet dans la revue Nature Electronics .
Selon les scientifiques, leur TPU ne consomme que 295 microwatts (μW) d'énergie (où 1 W correspond à 1 000 000 μW) et peut effectuer 1 000 milliards d'opérations par watt, soit une unité d'efficacité énergétique. En comparaison, le TPU Edge de Google peut effectuer 4 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS) en utilisant 2 W d'énergie. Cela rend le TPU à base de carbone chinois près de 1 700 fois plus économe en énergie.
« De ChatGPT à Sora, l'intelligence artificielle est en train d'entrer dans une nouvelle révolution, mais la technologie traditionnelle des semi-conducteurs à base de silicium est de moins en moins capable de répondre aux besoins de traitement de volumes massifs de données », a déclaré Zhiyong Zhang , co-auteur de l'étude et professeur d'électronique à l'Université de Pékin . « Nous avons trouvé une solution face à ce défi mondial. »
Le nouveau TPU est composé de 3 000 transistors en nanotubes de carbone et est construit avec une architecture de réseau systolique – un réseau de processeurs disposés selon un motif en forme de grille.
Les matrices systoliques transmettent les données à chaque processeur selon une séquence synchronisée, étape par étape, à la manière d'objets se déplaçant sur un tapis roulant. Cela permet au TPU d'effectuer plusieurs calculs simultanément en coordonnant le flux de données et en garantissant que chaque processeur travaille sur une petite partie de la tâche en même temps.
Ce traitement parallèle permet d’effectuer les calculs beaucoup plus rapidement, ce qui est crucial pour les modèles d’IA qui traitent de grandes quantités de données. Il réduit également la fréquence à laquelle la mémoire (en particulier un type appelé mémoire vive statique (SRAM)) doit lire et écrire des données, a déclaré Zhang. En minimisant ces opérations, le nouveau TPU peut effectuer des calculs plus rapidement tout en utilisant beaucoup moins d’énergie.
Pour tester leur nouvelle puce, les scientifiques ont construit un réseau neuronal à cinq couches – un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique conçus pour imiter la structure du cerveau humain – et l’ont utilisé pour des tâches de reconnaissance d’images.
Le TPU a atteint un taux de précision de 88 % tout en maintenant une consommation d'énergie de seulement 295 μW. À l'avenir, une technologie similaire basée sur des nanotubes de carbone pourrait fournir une alternative plus économe en énergie aux puces à base de silicium, ont déclaré les chercheurs.
Les scientifiques prévoient de continuer à perfectionner la puce pour améliorer ses performances et la rendre plus évolutive, ont-ils déclaré, notamment en explorant comment le TPU pourrait être intégré dans les processeurs en silicium.