De nouvelles puces mémoire contrôlées par la lumière et les aimants rendent les ordinateurs IA moins gourmands en énergie

Des chercheurs américains développent un nouveau type de puce mémoire capable à la fois de stocker des informations et d’effectuer des calculs avec une grande rapidité et efficacité.

Chip bộ nhớ mới được điều khiển bằng ánh sáng và nam châm giúp máy tính AI ít ngốn điện hơn

Des chercheurs affirment que les puces de mémoire magnéto-optiques pourraient contribuer à réduire la consommation d'énergie et ainsi libérer de l'énergie pour l'IA. (Source : Live Science)

Il s’agit d’un nouveau type de puce mémoire ultra-rapide (ou cellule mémoire) qui utilise à la fois des signaux optiques et des aimants pour traiter et stocker efficacement les données.

Ces cellules permettent aux utilisateurs d'effectuer des calculs à grande vitesse, a indiqué l'équipe dans la revue Nature Photonics. La vitesse de traitement plus rapide et la faible consommation d'énergie faciliteront le dimensionnement des centres de données pour que les systèmes d'intelligence artificielle (IA) puissent fonctionner facilement.

« Les centres de données dotés de milliers de processeurs graphiques (GPU) consomment beaucoup d'énergie pour fonctionner », explique Nathan Youngblood, co-auteur de l'étude et ingénieur électricien et informatique à l'Université de Pittsburgh. « La solution consiste souvent à acheter davantage de GPU et à consommer davantage d'énergie. Si l'optique peut résoudre ce problème plus efficacement et plus rapidement, elle réduira la consommation d'énergie et le système d'apprentissage automatique fonctionnera également plus rapidement. »

Ces nouvelles cellules mémoire utilisent un champ magnétique pour diriger un signal lumineux dans le sens horaire ou antihoraire à travers un résonateur annulaire, un composant qui amplifie la lumière à des longueurs d'onde spécifiques, vers l'un des deux ports de sortie. Selon l'intensité lumineuse à chaque port de sortie, la cellule mémoire peut coder un nombre compris entre 0 et 1, ou entre 0 et -1. Contrairement aux cellules mémoire traditionnelles qui ne codent que 0 ou 1 par bit d'information, les nouvelles cellules mémoire peuvent coder plusieurs valeurs non entières, permettant ainsi de stocker jusqu'à 3,5 bits par cellule mémoire.

Ces signaux lumineux dans le sens inverse des aiguilles d’une montre et dans le sens des aiguilles d’une montre sont comme « deux coureurs qui courent sur la même piste, mais ils courent dans des directions opposées, avec le vent toujours devant l’un et derrière l’autre », explique l’ingénieur Youngblood.

Les chiffres obtenus lors de cette course autour du résonateur annulaire peuvent servir à renforcer les connexions entre les nœuds des réseaux neuronaux artificiels. Ils aident les algorithmes d'apprentissage automatique à traiter les données de manière similaire au cerveau humain, a-t-il expliqué.

Contrairement aux ordinateurs traditionnels qui effectuent les calculs dans l'unité centrale puis envoient les résultats en mémoire, les nouvelles cellules mémoire effectuent des calculs à grande vitesse directement dans la matrice mémoire. Youngblood explique que le calcul en mémoire est particulièrement utile pour des applications comme l'intelligence artificielle, qui doivent traiter un volume important de données très rapidement.

L'équipe a également démontré la durabilité des puces mémoire magnéto-optiques. Les chercheurs ont déclaré avoir effectué plus de 2 milliards d'écritures et d'effacements sur les puces sans constater la moindre dégradation des performances, soit une amélioration de 1 000 fois par rapport aux technologies de mémoire précédentes. Les clés USB classiques sont limitées à 10 000 à 100 000 écritures et effacements, a précisé Youngblood.

À l’avenir, Youngblood et ses collègues espèrent ajouter davantage de ces cellules mémoire aux ordinateurs et tester des calculs plus avancés.

Cette technologie pourrait contribuer à réduire la quantité d’électricité nécessaire au fonctionnement des systèmes d’intelligence artificielle, a-t-il déclaré.

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