fr.wedoany.com Rapport : L'équipe de Yang Yuchao, en collaboration avec celle de Song Zhitang de l'Institut de Microsystèmes et de Technologies de l'Information de Shanghai (Académie des Sciences de Chine), a réussi à développer le premier système neurodynamique au monde basé sur des memristors à changement de phase. Cette puce réduit pour la première fois le délai d'une seule étape de ce type de calcul complexe à 2,12 millisecondes, offrant une accélération de 50 à 478 fois par rapport aux processeurs graphiques (GPU) actuels les plus avancés pour des tâches telles que la reconstruction du cortex cérébral. Les résultats ont été publiés le 3 à l'aube dans la revue Science.
Yang Yuchao, chercheur de la Fondation Xinjishi et professeur à l'École d'Ingénierie des Circuits Intégrés de l'Université de Pékin, explique que pour permettre aux machines de modéliser et de comprendre le monde physique en temps réel, comme le cerveau, il est nécessaire de disposer d'un « système neurodynamique » combinant réseaux neuronaux et équations différentielles. Ce système peut reconstruire des structures cérébrales tridimensionnelles lisses et précises à partir de données incomplètes et bruitées, avec un potentiel d'application considérable. Cependant, l'architecture informatique traditionnelle souffre d'un goulot d'étranglement dû à la séparation entre le stockage et le calcul, où d'énormes quantités de variables intermédiaires sont transférées de manière répétée entre la mémoire et le processeur, entraînant des latences élevées et une consommation d'énergie importante.
L'équipe de recherche a trouvé une solution dans les propriétés physiques des memristors. Ils ont exploité le phénomène unique de « dérive de conductance » des mémoires à changement de phase, où la variation de conductance est prévisible et peut être contrôlée avec précision dans une certaine fenêtre temporelle. Sur cette base, l'équipe a proposé un nouveau paradigme de « calcul en mémoire contrôlable », qui encode directement la recherche de pas adaptatif, l'étape la plus coûteuse en temps dans la résolution des systèmes dynamiques, en un processus d'évolution physique de la conductance du dispositif, effectuant le calcul à l'intérieur de l'unité de mémoire. Parallèlement, l'équipe a également mappé les poids du réseau neuronal sur les états de conductance multi-niveaux de la mémoire à changement de phase, effectuant simultanément des opérations de multiplication matricielle et d'addition dans le même réseau. Les deux tâches de calcul principales sont intégrées de manière unifiée dans un réseau de calcul et de stockage d'une superficie totale de seulement 0,28 mm². Cette puce, fabriquée avec un processus de 40 nm, fonctionne à une fréquence de 50 MHz, ne nécessite que 9 étages de pipeline pour une seule étape d'intégration, et atteint finalement un délai d'itération unique de 2,12 millisecondes, faisant entrer pour la première fois le matériel neurodynamique dans l'ère de la milliseconde.
Yang Yuchao indique que, pour des calculs équivalents, cette puce est 3,82 à 36,27 fois plus rapide que les accélérateurs spécialisés les plus avancés actuels, et sa consommation d'énergie est réduite de 11,75 à 24,73 fois. Dans la tâche de reconstruction haute fidélité de la surface du cortex cérébral, elle est jusqu'à 50,38 à 478,18 fois plus rapide que le GPU NVIDIA A100. Le maillage cortical reconstruit est lisse et topologiquement cohérent, capable de décrire avec précision les structures de plis complexes et de supprimer efficacement les artefacts et les défauts d'auto-intersection des méthodes traditionnelles. Cette avancée ouvre de nouvelles possibilités pour les interfaces cerveau-machine et le diagnostic et le traitement des maladies cérébrales. À l'avenir, les jumeaux numériques cérébraux personnalisés et dynamiques, ainsi que la neuronavigation peropératoire, le dépistage précoce de la maladie d'Alzheimer et les interventions personnalisées, bénéficieront d'une base matérielle capable de fonctionner en temps réel.
