Puces révolutionnaires de Dresde : l’IA devient désormais économe en énergie !

Puces révolutionnaires de Dresde : l’IA devient désormais économe en énergie !

Dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA), l’efficacité du matériel utilisé joue un rôle central. C’est ici qu’intervient l’innovation technique développée par l’Université technique de Munich (TUM). Une nouvelle puce appelée « AI Pro » a été fabriquée en collaboration avec Global Foundries à Dresde. Cette puce se caractérise par ses propriétés particulières qui la distinguent des puces IA classiques.

La puce « AI Pro » combine des unités de calcul et de stockage, ce qui représente une amélioration significative par rapport aux architectures traditionnelles. Il fonctionne sur le principe du « calcul hyperdimensionnel », qui lui permet de reconnaître des similitudes et des modèles sans avoir besoin de millions d’ensembles de données. Par exemple, la puce peut détecter qu’une voiture a quatre roues et circule sur la route sans avoir besoin d’innombrables images. Cette capacité se traduit non seulement par un traitement des données plus rapide, mais également par un énorme potentiel d'économie d'énergie.

L’efficacité énergétique au centre des préoccupations

Avec une consommation d'énergie de seulement 24 microjoules par entraînement défini, la puce « AI Pro » nécessite extrêmement peu par rapport à d'autres puces qui consomment 10 à 100 fois plus d'énergie. Les technologies d’IA actuelles, notamment les puissantes puces de Nvidia, ont un appétit énergétique important. Ces puces alimentent de grands centres de données qui consomment autant d'électricité que les petites villes : un centre de données typique nécessite environ autant d'énergie que 100 000 foyers. Dans ce contexte, les efforts visant à développer des ordinateurs neuromorphiques fonctionnant sur le modèle du cerveau humain sont particulièrement pertinents. Le cerveau humain fonctionne grâce à l’énergie d’une ampoule, ce qui représente une énorme différence par rapport aux coûts énergétiques nécessaires aujourd’hui.

Les ingénieurs de Dresde travaillent sur des solutions pour augmenter considérablement l'efficacité énergétique. Ces ordinateurs neuromorphiques utilisent des neurones artificiels qui ne sont activés que lorsque cela est nécessaire. Steve Furber, défenseur des systèmes neuromorphiques, voit cette technologie comme une solution potentielle à la forte consommation d'énergie actuellement associée aux développements de l'IA. Une référence particulière est faite à la capacité d'innovation des appareils qui fonctionnent directement en périphérie, c'est-à-dire à proximité de l'utilisateur. Cela entraîne non seulement une réduction des coûts, mais minimise également le besoin de transférer des données vers le cloud.

Considérations sur la sécurité des données

Un autre avantage de la puce « AI Pro » est le traitement des données directement sur l'appareil. Les données sensibles restent intégrées, réduisant ainsi les problèmes de cybersécurité et de connectivité Internet. De telles puces sont particulièrement adaptées à des applications telles que le traitement de données vitales via des montres intelligentes ou la navigation par drone. Le professeur Amrouch de TUM souligne que l'avenir appartient aux propriétaires du matériel, ce qui souligne l'importance du traitement local des données.

Parallèlement aux progrès de la technologie neuromorphique, de plus en plus d’applications nécessitent des puces spécialisées. La société française Spinncloud a franchi une nouvelle étape importante vers l'imitation des fonctions du cerveau humain avec le supercalculateur neuromorphique Spinnaker 2. Ce système sera disponible à partir de mai 2025 et permettra de simuler jusqu'à dix milliards de neurones artificiels afin de travailler encore plus efficacement. Néanmoins, la technologie est à la traîne par rapport aux ordinateurs GPU, notamment en termes de performances sur les tâches nécessitant beaucoup de formation, telles que les modèles de langage. Des travaux sont en cours pour améliorer les temps de réponse, mais il manque encore une « application géniale » démontrant clairement les avantages.

La demande mondiale de technologies plus durables augmentera à mesure que les volumes de données continueront de croître. L’informatique neuromorphique offre donc non seulement une solution prometteuse en matière d’efficacité énergétique, mais également un moyen d’intégrer l’IA dans les appareils alimentés par batterie. Des initiatives telles que le projet « Neuromorphic Computing » de Fraunhofer IIS démontrent l’accent mis sur le développement de solutions évolutives et configurables destinées à évoluer conformément à la loi de Moore. L’idée de traiter localement des tâches d’IA gourmandes en ressources pourrait améliorer considérablement la protection des données et la quantité d’énergie nécessaire aux centres de données à l’avenir.

Nous pourrions donc être au début d’une nouvelle ère d’efficacité énergétique dans l’IA, qui sera façonnée de manière décisive par le développement progressif des systèmes neuromorphiques et l’optimisation de puces comme l’« AI Pro ».