Nouvelle percée : la technologie ECRAM booste l'entraînement de l'IA

ParisDes chercheurs de POSTECH et de l'Université de Corée ont innové dans la technologie des semi-conducteurs en utilisant la mémoire vive électrochimique (ECRAM) pour améliorer les calculs d'intelligence artificielle. Cette avancée permet de surmonter les limites du matériel numérique actuel, comme les CPU et les GPU, qui peinent à suivre le rythme rapide des développements de l'IA, notamment dans les applications génératives.

Voici quelques points essentiels :

Avancée majeure dans la fabrication des dispositifs ECRAM

• L'équipe de recherche est composée du professeur Seyoung Kim, de Kyungmi Noh, de Hyunjeong Kwak et du professeur Hyung-Min Lee.
• Les dispositifs ECRAM ajustent leur conductivité électrique grâce au mouvement des ions.
• Ces dispositifs utilisent une structure à trois terminaux pour des opérations de lecture/écriture de données plus efficaces.
• Les dispositifs ECRAM de l'équipe ont été fabriqués en une matrice de 64×64, une nette amélioration par rapport à l'ancienne matrice de 10×10.

Le matériel analogique module la résistance des semi-conducteurs par une tension ou un courant externe. Cette technique permet de traiter les tâches d'IA simultanément via un réseau en grille croisée. Bien que le matériel analogique excelle pour certaines tâches spécifiques et le traitement des données continues, il éprouve des difficultés à répondre aux divers besoins en apprentissage et inférence dans les calculs.

L'équipe de recherche a relevé ces défis en créant des dispositifs ECRAM. Ces dispositifs régulent la conductivité électrique via la concentration d'ions et possèdent des voies distinctes pour la lecture et l'écriture des données, tout en consommant relativement peu d'énergie. L'équipe a réalisé un réseau de 64×64 dispositifs ECRAM, le plus grand jamais reporté. Les résultats ont montré des performances électriques excellentes, un commutateur fiable, un taux de succès élevé et une grande régularité.

Les chercheurs ont appliqué l'algorithme avancé Tiki-Taka sur leur matériel performant. Cela a optimisé la précision de l'entraînement des réseaux neuronaux de l'IA. Ils ont constaté que la méthode d'entraînement utilisée par le matériel maintient la stabilité des poids sans surcharger les réseaux. Cette découverte est cruciale pour une potentielle commercialisation de la technologie.

Lisez aussi:

Hier · 08:55

Les marchés asiatiques reculent malgré le succès de Nvidia.

Une révolution pour les calculs d'IA

Les limitations en termes de puissance et d'évolutivité des matériels numériques sont bien connues. Une solution analogique basée sur ECRAM pourrait offrir une meilleure efficacité énergétique et une évolutivité accrue pour l'intelligence artificielle. De plus, sa structure à trois terminaux permettant des opérations à basse consommation semble particulièrement prometteuse pour les applications à grande échelle.

Le professeur Seyoung Kim a expliqué comment de vastes réseaux et des algorithmes spécialisés d'IA pourraient surpasser les méthodes numériques actuelles en termes de performance et de consommation d'énergie. Ces recherches pourraient donner naissance à de nouvelles technologies d'entraînement pour l'IA, capables de gérer des modèles d'IA plus complexes et plus volumineux.

Plusieurs organisations coréennes, notamment le Ministère du Commerce, de l'Industrie et de l'Énergie, ainsi que KEIT, ont soutenu cette étude. La collaboration entre les universités et les entreprises témoigne d'un effort significatif pour améliorer la technologie des semiconducteurs destinés à l'intelligence artificielle. Ces avancées pourraient bientôt trouver des applications commerciales majeures, car l'IA connaît une expansion rapide dans de nombreux domaines.

L'utilisation des dispositifs ECRAM dans le matériel analogique pourrait rendre les calculs en IA plus efficaces et évolutifs que les technologies numériques actuelles. Le travail de l'équipe de recherche ouvre une voie prometteuse pour l'avenir de la technologie de l'IA.