Imec & GlobalFoundries révèlent puce processeur‑en‑mémoire 2900 TOPS/W pour IA ultra‑efficiente

Calcul analogique révolutionnaire

Imec et GlobalFoundries ont démontré une puce processeur‑en‑mémoire qui peut atteindre une efficacité énergétique jusqu'à 2900 TOPS/W, soit environ deux ordres de magnitude au‑dessus des solutions commerciales actuelles. Le design exploite le calcul analogique à l'intérieur de SRAM, construit avec le processus 22 nm fully‑depleted silicon‑on‑insulator (FD‑SOI) de GlobalFoundries.

Le calcul analogique in‑memory (AiMC) d'Imec sera disponible aux clients GlobalFoundries comme fonctionnalité sur la plateforme 22FDX.

Puce de test AnIA d'Imec, montée sur PCB utilisé pour mesures, peut atteindre 2900 TOPS/W (Image : Imec)

Calcul analogique expliqué

Le calcul analogique, ou processeur‑en‑mémoire, est une technique éprouvée déjà adoptée par accélérateurs IA commerciaux de Mythic, Syntiant, Gyrfalcon, et autres. Il élimine le transfert coûteux de données entre mémoire et processeur en effectuant les opérations multiplication‑accumulation directement dans un array mémoire.

Chaque cellule memristor est programmée à une conductance analogique proportionnelle à un poids de réseau neuronal. Une tension proportionnelle à l'activation d'entrée pilote la cellule, et le courant résultant représente le produit d'activation et poids. La somme de courant sur chaque ligne de bit produit la multiplication matrice‑vecteur requise par réseaux neuraux, qui peut alors être lue via un convertisseur analogique‑numérique.

« En pratique, nous pouvons utiliser ReRAM, MRAM, Flash, ou DRAM — notre but est d'identifier la meilleure option pour chaque application et d'affiner la technologie », a dit Diederik Verkest, directeur programme machine learning chez Imec.

Puce de test AnIA d'Imec

Construite sur 22 nm FD‑SOI de GlobalFoundries, AnIA comporte un array SRAM 512k cellules, 1024 DACs, et 512 ADCs sur 4 mm². Elle peut effectuer environ 500 000 calculs par cycle avec activations 6 bits (plus bit de signe), poids ternaires, et sorties 6 bits.

« Nous pouvons délivrer résultats multiplication matrice‑vecteur à multiples tensions d'alimentation — 0,8 V et 0,6 V — sans compromettre la précision. Tensions plus basses réduisent dramatiquement la consommation, critique pour inférence energy‑constrained en edge », a expliqué Ioannis Papistas du groupe machine learning d'Imec.

Sur la tâche reconnaissance d'objets CIFAR‑10, la précision d'AnIA n'a chuté que d'un point de pourcentage comparé à un baseline quantifié similaire. À 0,8 V, la puce a atteint 1 050–1 500 TOPS/W pour 23,5 TOPS ; à 0,6 V, elle a atteint 5,8 TOPS et 1 800–2 900 TOPS/W.

Comparaison efficacité énergétique : AnIA d'Imec vs autres accélérateurs IA (cliquer pour agrandir) (Image : Imec)

Du labo à la production de masse

« Cette innovation est destinée à l'adoption mainstream », a dit Hiren Majmudar, VP et GM de l'unité business computing de GlobalFoundries. « Nous voyons partenaires déjà en phase post‑production avec silicium validé. Nous anticipons silicium analog‑compute à atteindre production fin d'année ou début année prochaine, et à apparaître sur le marché de masse au plus tard 2022 — potentiellement plus tôt. »

GlobalFoundries intègre la technologie AiMC d'Imec dans sa plateforme 22FDX, permettant accélérateurs IA ultra‑basse consommation. Le processus FD‑SOI supporte opération jusqu'à 0,5 V avec fuite standby 1 pA/µm. La fonctionnalité 22FDX+AiMC est actuellement en développement sur ligne 300 mm de GlobalFoundries à Fab 1, Dresde, Allemagne.

Le programme machine learning d'Imec poussera vers 10 000 TOPS/W (10 TOPS sous 100 mW) pour capteurs intelligents always‑on et wearables. Travaux futurs focus sur réduction cellules calcul et exploration dispositifs mémoire émergents comme plateformes next‑gen.

>> Cet article a été publié à l'origine sur notre site sœur, EE Times.