Faire progresser la microélectronique pour répondre aux exigences évolutives de l'IA

L'intelligence artificielle redéfinit la technologie dans tous les secteurs, exigeant des solutions microélectroniques offrant performance sans précédent, efficacité énergétique et formats compacts. Des centres de données massifs aux véhicules autonomes, robots, appareils mobiles, wearables et futures applications encore inimaginables, le besoin de matériel plus rapide, plus intelligent et plus vert est pressant.

Dans le domaine matériel, ce défi appelle des paradigmes innovants en capteurs, processeurs, mémoire, interconnexions et boîtier. La communauté de recherche de Leti explore activement ces frontières, se positionnant à l'intersection de l'Edge AI et des tendances industrielles plus larges. Des solutions réelles et manufacturables n'émergeront que par la collaboration interdisciplinaire avant la production de masse.

On peut anticiper le marché de l'IA en cartographiant les applications selon la capacité de calcul et la consommation d'énergie (voir Figure 1). Les wearables se situent au bout faible en puissance et calcul, tandis que les centres de données exigent les performances et budgets énergétiques les plus élevés. Appareils intelligents, réalité augmentée, robotique et véhicules autonomes occupent le spectre intermédiaire.

Figure 1. (Source : Leti)

L'Edge IA — où la plupart de l'analyse de données se fait au point de capture — prospère sur ce côté gauche du spectre. L'atteindre nécessite des capteurs et processeurs capables de s'adapter à la volée, un peu comme les yeux et oreilles humains. Ces composants doivent ajuster dynamiquement des caractéristiques comme la plage dynamique pour correspondre à l'intelligence locale, le tout dans un format tenant dans une montre ou un wearable.

Inversement, les charges de travail IA à plus grande échelle exposent les limites des architectures de calcul traditionnelles, notamment les cycles constants de lecture/écriture mémoire qui drainent temps et énergie.

Face à ces réalités, Leti priorise la recherche sur les capteurs intelligents et les approches de calcul révolutionnaires.

L'un des goulots d'étranglement fondamentaux de l'informatique moderne est le déplacement des données : transférer des données entre mémoire et processeur consomme désormais bien plus de temps et d'énergie que le calcul lui-même. En fait, le transfert de données et l'accès mémoire peuvent représenter jusqu'à 90 % du budget énergétique d'un système — chiffre alarmant pour les charges de travail IA reposant sur d'immenses jeux de données et opérations simples. Réduire le déplacement de données est donc essentiel.

Le travail de longue date de Leti sur les circuits 3D vise à empiler la mémoire directement sur les processeurs, raccourcissant les liaisons physiques et réduisant la latence. Nous pionnons aussi de nouvelles architectures mémoire effectuant additions, soustractions et logique booléenne directement dans les cellules SRAM. Cette approche de calcul en mémoire (IMC) élimine le besoin de faire sortir les données de la mémoire, économisant espace et énergie. Les premiers prototypes montrent le potentiel d'une multiplication par 100 du débit IA tout en restant dans la même enveloppe de fréquence et d'énergie attendue pour les années 2020.