C'est une illustration du goulot d'étranglement de von-Neumann. Les transferts fréquents de données entre le processeur et les unités de mémoire entraînent une consommation d'énergie importante et limitent le débit. « In-memory computing » permet d'effectuer des calculs sur les données qu'ils stockent, réduisant ainsi le nombre de transferts inutiles de données vers le processeur. Crédit :Université Purdue
De nombreux composants internes utilisés dans les ordinateurs d'aujourd'hui atteignent des températures suffisamment élevées pour préparer un repas de Thanksgiving. La chaleur produite par les calculs peut facilement brûler la peau et les tissus humains - et une grande partie de la chaleur est simplement de l'énergie gaspillée, un sous-produit des fonctions internes de l'ordinateur.
Maintenant, Les chercheurs de l'Université Purdue travaillent sur une technologie plus économe en énergie pour mieux imiter les fonctions du cerveau humain et ne produire qu'une fraction de la chaleur.
"Le cerveau humain est une machine merveilleusement efficace qui effectue en fait une grande partie du travail informatique dans la mémoire, " a déclaré Kaushik Roy, Edward G. Tiedemann Jr. de Purdue, professeur émérite de génie électrique et informatique. "Purdue travaille avec d'autres organisations de recherche de premier plan pour développer des appareils et des algorithmes qui agissent comme le cerveau humain et réduisent la consommation d'énergie en calculant dans la mémoire elle-même."
Les chercheurs de Purdue développent des algorithmes d'intelligence artificielle qui peuvent être utilisés avec les applications informatiques actuelles mais consomment moins d'énergie. Des chercheurs du Center for Brain-inspired Computing Enabling Autonomous Intelligence de Purdue étudient et développent des algorithmes qui peuvent permettre aux robots personnels, des voitures et des drones autonomes pour interpréter leur environnement, puis prendre des décisions en fonction de ce qu'ils perçoivent.
Cette image montre un réseau de neurones à pics qui peut convertir une entrée audio en un chiffre manuscrit en utilisant uniquement des pics pour communiquer entre les couches. Crédit :Université Purdue
"Le cerveau calcule à travers une connexion dense de neurones et de synapses utilisant une mémoire intégrée et des unités de calcul, contrairement à l'informatique von-Neumann répandue dans tous les ordinateurs modernes, " dit Roy, qui dirige le C-BRIC. "En cherchant l'inspiration du cerveau, nous inventons des techniques de circuits pour effectuer des calculs dans la mémoire elle-même, menant à la mise en œuvre d'algorithmes écoénergétiques."
Les algorithmes de Purdue utilisent des réseaux de type cerveau, appelés réseaux de neurones à pics, pour convertir les entrées de voix et d'images en une représentation spéciale commune de modèles de pointes, semblable au cerveau. En utilisant un encodage et un décodage spéciaux, l'entrée vocale peut être utilisée pour rappeler les images.
Roy a déclaré que cette recherche actuelle sur l'IA a des applications pour les robots personnels, drones, véhicules intelligents et autres appareils qui exécutent déjà des fonctions similaires aux calculs cérébraux.
