Des semi-conducteurs innovants boostent l’efficience de l’entraînement de l’IA grâce au hardware analogique

Temps de lecture: 2 minutes
Par Jean Rivière
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Puce microélectronique ECRAM avec circuit AI lumineux

ParisUn groupe de chercheurs de POSTECH et de l'Université de Corée a optimisé le calcul de l'IA en utilisant du matériel analogique. Ils ont démontré que les dispositifs de mémoire vive électrochimique (ECRAM) peuvent améliorer les performances de l'IA. Cette innovation vise à surmonter les limites du matériel numérique traditionnel, comme les processeurs et les cartes graphiques, qui peinent à faire évoluer les applications d'IA.

Découvrez les caractéristiques phares de cette technologie révolutionnaire :

  • Utilisation d'une structure en réseau à points croisés pour un traitement parallèle efficace.
  • Gestion de la conductivité électrique grâce au mouvement des ions dans les dispositifs ECRAM.
  • Structure à trois terminaux favorisant une consommation énergétique réduite.
  • Fabrication réussie d'une matrice ECRAM de 64×64 par l'équipe de recherche.

Une étude publiée dans Science Advances révèle que des dispositifs ECRAM organisés en une grille de 64×64 offrent d'excellentes performances électriques et capacités de commutation. Ils ont également démontré des taux de succès élevés et une grande cohérence. Ceci est important car les précédentes matrices n'étaient que de 10×10. Grâce à l'utilisation de l'algorithme Tiki-Taka, une méthode d'apprentissage sophistiquée, ils ont amélioré l'exactitude de l'entraînement des réseaux de neurones IA.

Cette recherche pourrait avoir un impact majeur sur le calcul de l'IA. Le matériel analogique permet un traitement parallèle, ce que le matériel numérique ne parvient pas à faire aussi efficacement. Cela est particulièrement avantageux pour les tâches nécessitant un traitement de données continu. Cela pourrait entraîner des améliorations dans plusieurs domaines de l'IA, y compris l'IA générative et des modèles d'apprentissage machine plus efficients.

Le soutien du ministère du Commerce, de l'Industrie et de l'Énergie, ainsi que d'autres groupes, démontre l'importance capitale de cette recherche pour la technologie industrielle et le développement des semi-conducteurs. Le matériel analogique conçu pour l'IA peut révolutionner l'industrie en offrant une solution plus évolutive et efficace pour le traitement des calculs d'IA.

L'utilisation réussie des dispositifs ECRAM à grande échelle démontre leur potentiel commercial, suggérant que le matériel analogique pourrait offrir des avantages par rapport aux solutions numériques pour l'entraînement et les tâches de l'IA. Ce progrès technologique ouvre de nouvelles possibilités pour améliorer de manière efficiente les capacités de l'intelligence artificielle.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.adl3350

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Kyungmi Noh, Hyunjeong Kwak, Jeonghoon Son, Seungkun Kim, Minseong Um, Minil Kang, Doyoon Kim, Wonjae Ji, Junyong Lee, HwiJeong Jo, Jiyong Woo, Hyung-Min Lee, Seyoung Kim. Retention-aware zero-shifting technique for Tiki-Taka algorithm-based analog deep learning accelerator. Science Advances, 2024; 10 (24) DOI: 10.1126/sciadv.adl3350
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