Une puce d'IA développée pour une utilisation décentralisée sans cloud

Une nouvelle puce d'IA développée à l'Université technique de Munich (TUM) fonctionne sans serveur cloud ni connexion internet, contrairement aux puces existantes. Conçue par le professeur Hussam Amrouch, l'AI Pro s'inspire du cerveau humain. Son architecture neuromorphique innovante lui permet d'effectuer des calculs instantanément, garantissant ainsi une cybersécurité optimale. Elle est également jusqu'à dix fois plus économe en énergie.

Le professeur de conception de processeurs d'IA à la TUM a déjà fait produire les premiers prototypes par le fabricant de semi-conducteurs Global Foundries à Dresde. Contrairement aux puces classiques, les unités de calcul et de mémoire de l'AI Pro sont situées ensemble. Cela est possible grâce au principe de « calcul hyperdimensionnel » : la puce reconnaît les similitudes et les modèles, sans nécessiter des millions d'enregistrements de données pour l'apprendre.

Le professeur Hussam Amrouch étudie les futures générations de puces dans son laboratoire de Garching au Centre technologique Siemens.

Au lieu de se voir présenter d'innombrables images de voitures, comme avec la méthode d'apprentissage profond utilisée dans les puces d'IA classiques, cette puce combine diverses informations, comme le fait qu'une voiture possède quatre roues, roule généralement sur la route et peut avoir différentes formes. Comme la nouvelle puce, explique le professeur Amrouch, « les humains tirent également des conclusions et apprennent par similitudes. »

Un avantage important de la pensée cérébrale : elle permet d'économiser de l'énergie. Pour l'apprentissage d'une tâche type, la nouvelle puce a consommé 24 microjoules, alors que des puces comparables nécessitaient dix à cent fois plus d'énergie – « un record », note le professeur Amrouch. « Cette combinaison d'architecture de processeur moderne, de spécialisation des algorithmes et de traitement innovant des données confère à la puce d'IA un caractère unique. »

Cela le distingue également des puces polyvalentes comme celles du géant NVIDIA. « NVIDIA a développé une plateforme qui s'appuie sur les données cloud et promet de résoudre tous les problèmes, tandis que nous avons développé une puce d'IA qui permet des solutions personnalisées. Le marché est immense. »

Puces neuromorphiques : modelées sur le cerveau humain

Une puce d'un millimètre carré coûte actuellement 30 000 euros. Avec environ 10 millions de transistors, elle n'est ni aussi dense ni aussi puissante que les puces NVIDIA qui en comptent 200 milliards. Mais ce n'est pas la préoccupation première du professeur Amrouch. Son équipe est spécialisée dans les puces d'IA qui effectuent le traitement directement sur site, au lieu de devoir envoyer les données vers le cloud pour qu'elles soient traitées avec des millions d'autres ensembles de données avant d'être renvoyées. Cela permet de gagner du temps et de la capacité de calcul sur les serveurs, tout en réduisant l'empreinte carbone de l'IA.

Les puces sont également personnalisées pour des applications spécifiques. « Cela les rend très efficaces », explique Amrouch, expert en puces. Par exemple, elles traitent le rythme cardiaque et d'autres données vitales collectées via une montre connectée ou les données de navigation d'un drone. Comme ces données personnelles, parfois sensibles, restent à bord de l'appareil, les problèmes de connexion internet stable ou de cybersécurité ne se posent même pas. L'expert en puces en est convaincu : « L'avenir appartient à ceux qui possèdent le matériel. »

La nouvelle puce d'IA est montée sur une carte de circuit imprimé par le groupe de recherche du professeur Hussam.

Une grande équipe de chercheurs travaille sur les nouvelles générations de puces d'IA à l'Université technique de Munich dans le département du professeur Hussam Amrouch.

Publications

• Sandy Wasif, Paul Genssler et Hussam Amrouch. « Processeur RISC-V hyperdimensionnel spécifique au domaine pour l'entraînement en IA de pointe ». IEEE Transactions on Circuits and Systems I : Articles réguliers (2025). ieeexplore.ieee.org/document/10931124
• Soliman, Taha, Swetaki Chatterjee, Nellie Laleni, Franz Müller, Tobias Kirchner, Norbert Wehn, Thomas Kämpfe, Yogesh Singh Chauhan et Hussam Amrouch. « Première démonstration d'un crossbar de calcul en mémoire utilisant un FeFET cellulaire multiniveau. » Nature Communications 14, n° 1 (2023) : 6348. https://www.nature.com/articles/s41467-023-42110-y
• Wei-Ji Chao, Paul R Genssler, Sandy A Wasif, Albi Mema, Hussam Amrouch, « Calcul hyperdimensionnel de bout en bout avec 24,65 µJ par échantillon d'apprentissage en technologie 22 nm », en cours d'évaluation à la Conférence européenne de recherche sur l'électronique à semi-conducteurs (ESSERC). Prépublication disponible : https://go.tum.de/440497

Communiqué de presse : https://www.tum.de/en/news-and-events/all-news/press-releases/details/ai-chip-developed-for-decentralized-use-without-the-cloud