Une nouvelle puce intelligente réduit la consommation et le temps de calcul, faisant progresser le calcul haute performance.
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Une nouvelle puce vise à réduire considérablement la consommation d'énergie tout en accélérant le traitement de grandes quantités de données. Un article sur ces travaux paraît dans la revue Nature Electronics .
La puce a été développée par un groupe de chercheurs du Département d'électronique, d'information et de bio-ingénierie (DEIB) du Politecnico di Milano, dirigé par le professeur Daniele Ielmini, avec le chercheur Piergiulio Mannocci comme premier auteur.
Ces travaux ont été initiés dans le cadre du projet ANIMATE (ANalog In-Memory computing with Advanced device TEchnology), qui s'appuyait sur les recherches préliminaires de Daniele Ielmini concernant le CL-IMC (Closed-Loop In-Memory Computing) et ses avantages, notamment une résolution de calculs plus rapide et une consommation d'énergie jusqu'à 5 000 fois inférieure à celle des ordinateurs numériques. L'objectif du projet ANIMATE était de développer la technologie du dispositif, les circuits et les architectures système, ainsi que l'ensemble des applications nécessaires à la validation du CL-IMC.
La puce expérimentale intégrée, reliée à la puce porteuse par des fils de connexion, pour les phases de test et de caractérisation. Crédit : Politecnico di Milano
Fonctionnement de l'architecture de la puce
La puce ainsi obtenue exploite le calcul en mémoire, qui vise à pallier une limitation des ordinateurs : la nécessité de transférer constamment des données entre la mémoire et le processeur. Grâce à l’élimination de ce trafic interne, les systèmes deviennent plus rapides et plus économes en énergie.
Dans l'étude récemment publiée, l'équipe du DEIB a présenté un accélérateur analogique entièrement intégré pour la résolution de systèmes d'équations linéaires et non linéaires conçu avec la technologie CMOS (semi-conducteur métal-oxyde complémentaire), mise en œuvre comme norme pour la production de circuits intégrés en silicium.
Le dispositif utilise deux matrices 64×64 de mémoire résistive programmable. Une matrice est une grille ordonnée composée d'éléments identiques disposés en lignes et en colonnes, à l'instar d'une feuille de papier millimétré, chaque intersection entre une ligne et une colonne représentant une cellule mémoire. Ces cellules sont basées sur la technologie SRAM (mémoire vive statique), un type de mémoire rapide et stable, ici associé à des résistances intégrées permettant de programmer différents niveaux de résistance.
L'architecture est complétée par un modèle innovant de traitement analogique qui utilise des composants intégrés à la puce, tels que des amplificateurs opérationnels et des convertisseurs analogiques-numériques.
La puce montée sur la carte de caractérisation utilisée pour les mesures expérimentales et les démonstrations présentées dans l'étude. Crédit : Politecnico di Milano
Performances, potentiel et applications futures
Ce dispositif permet au système d'effectuer des calculs complexes directement dans la structure de la mémoire, évitant ainsi le transfert des données vers un processeur externe et réduisant considérablement les temps de calcul. Lors des tests, la puce a atteint une précision comparable à celle des systèmes numériques classiques, tout en consommant moins d'énergie, en réduisant la latence de calcul et en occupant moins d'espace sur le silicium.
Daniele Ielmini, membre du DEIB et responsable du groupe de recherche, a expliqué : « La puce intégrée démontre la faisabilité à l’échelle industrielle d’un concept révolutionnaire tel que le calcul analogique en mémoire. Nous travaillons déjà à mettre cette innovation en application dans des domaines concrets afin de réduire les coûts énergétiques du calcul, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle. »
Piergiulio Mannocci, chercheur au DEIB, a commenté : « Ce travail est le fruit d'une collaboration internationale entre le monde universitaire et l'industrie, à laquelle a également participé l'Université de Pékin, une équipe diversifiée composée de professeurs, de chercheurs, de doctorants et d'étudiants, et démontre le potentiel du calcul analogique en mémoire pour des applications performantes et économes en énergie. »
Cette étude constitue une avancée majeure vers des appareils plus compacts, plus rapides et plus durables, ouvrant de nouvelles perspectives pour la recherche et l'industrie. Le calcul en mémoire est une solution idéale.
En effet, dans des contextes exigeant des performances et une efficacité énergétique élevées, comme l'intelligence artificielle, le traitement de volumes importants de données et les systèmes de communication sans fil de nouvelle génération, les applications sont nombreuses : robotique, centres de données, systèmes de navigation et réseaux de télécommunications avancés , tels que les technologies 5G et 6G de demain.