Un projet de puces de machine learning scalables chez Intel

Après un projet très similaire en provenance de NVIDIA, c'est à Intel et plus précisément sa division recherche de dévoiler un accélérateur de machine learning extensible. Ici aussi, il s'agit de chiplets, avec la particularité de pouvoir en connecter sur les quatre côtés de la puce - contre deux côtés pour la version des verts.

Le premier prototype est gravé en 14 nm (est-ce vraiment une surprise ?) et les dies sont riquiqui avec une surface de seulement 60 mm². Néanmoins, cela suffit à intégrer trois cœurs x86 et 128 cœurs Loihi, architecture dont nous avons déjà entendu parler en septembre dernier. Ces derniers sont dédiés au machine learning, cette nouvelle vague de l'IA qui fait fureur depuis quelques années, l'interconnect étant spécialement travaillé pour faciliter le routage en fonction des tâches d'apprentissage demandées et de l'avancée de l'algorithme.

Si la puce en elle-même n'est pas nouvelle, sont intégration l'est : Intel avait déjà introduit différents facteurs de forme de son bébé : Wolf Mountain, une carte à 4 puces, Nahuku qui en a 8 à 32 (soit 1024 à 4096) et quelques autres déclinaisons dont une sous forme de clef USB nommée Kapoho Bay. Désormais, Intel vise toujours plus haut avec Pohoiki Beach, un assemblage de pas moins de 64 de ces dies via deux cartes Nunchaku Nahuku. Une version encore plus testicouillue est prévue, Pohoiki Spring, qui comportera quant à elle 24 cartes en huit rangées de trois, soit 768 puces, dans un rack pour serveur. Rien n'est dit sur le prix, mais cela va à coup sûr piquer !

Dans cette version musclée, il sera possible de faire joujou avec pas moins de 99,84 milliards de synapses, ce qui est environ de l'ordre d'un dixième des connexions présentes dans le cerveau d'une souris. Pour concurrencer le cerveau humain, c'est de l'ordre de la centaine de milliers de milliards de connexions, autant dire que nous y sommes encore loin ! (Source : WikiChip)