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De l'IA en ... analogique ?

Les DSP ou processeurs de traitement de signal, ça n'est pas quelque chose dont on parle beaucoup. Souvent limités aux puces audios ou aux radiofréquences (Wifi ou modem 4/5G), ils souffrent couramment d'une numérite aiguë consistant à croire que la discrétisation d'une onde au format binaire permet des retouches rattrapant - voire même sublimant - la qualité originelle. Cela est bien évidemment faux, les Hard du Hard sur l'audio en étant un bon contre-exemple.

 

Mais nous nous égarons. La pensée du jour provient de Gene Frantz, un ancien de chez Texas Instruments, actuellement en poste à la prestigieuse Rice University, en parallèle d'un rôle de fondateur et directeur technique chez Octavo System. Spécialisée dans les SiP (System in Package, des puces regroupant ensemble plusieurs unités de traitement, analogiques ou numériques), la firme a annoncé vouloir révolutionner le monde de l'IA avec un retour aux sources : l'analogique.

 

ocatvo osd32mp1

Un exemple de bouzin SiP de la firme : le tout nouveau OSD32MP15x

 

L'idée est loin d'être délirante : par le traitement d'un signal analogique, il est possible de réduire grandement les émissions thermiques et augmenter la vitesse de traitement en passant par une unique ALU (unité arithmétique) analogique au lieu de multiples ALU numériques. Sauf que l'analogique est bien plus sensible aux bruitages ambiants, qu'il s'agisse de problématiques liées à la plage dynamique, la linéarité ou simplement la précision du signal.

 

Cela requiert des composants hautement spécialisés et de bonne facture, donc coûteux, mais notre cher Frantz estimerait des gains de l'ordre de x3/x4 à la fois en consommation et en vitesse, de quoi faire rêver un administrateur de ferme de calcul. Cela semble bien beau, encore faut-il que cela fonctionne en pratique. Les premiers SiP de la firme sont certes déjà en production, mais aucun n'est encore dédié au machine learning. À vérifier dans un futur proche ! (Source : EETimes)

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par Popa embusqué, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h57  
Les tombes de Nyquist et de Shannon émettent de la lumière depuis la parution de cette news

L'analogique en électronique c'est super en théorie... en pratique vu que tout conducteur est soumis à un gros gros paquet de contraintes, ça revient souvent à souder plein de composants en plus pour éviter les emmerdes causée par les approximations de la théorie.
Idem , il faut arrêter de croire que l'électronique analogique c'est de l'instantané , on a exactement les mêmes problématiques de propagation du signal qu'en numérique...
Pareil pour les problématiques de consommation ; par exemple les rendements d'une amplification de signal en analogique pur sont souvent assez calamiteux et c'est du aux limites physiques des composants. Il a fallut passer sur des modèles de conceptions incluant des techniques de switching pour dépasser les 74% d'efficacité théorique des ampli purement analogiques.

Je suis pas sur qu'au final , avec la complexification nécessaire au fonctionnement ça bouffe moins que de faire la double conversion en entrée/sortie et de traiter en numérique ou sur des modèles RII ou RIF entre les deux. Ça sent fort la fausse bonne idée qu'on va vendre très cher pour des gains très théoriques tout ça.
par Hamster1er, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h57  
par Un hardeur des ragots en Auvergne-Rhône-Alpes, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h42
Vu le rendement des dispositifs de conversion d'énergie électrique en énergie lumineuse j'ai comme un gros doute...
Non mais le but c'est de le faire à la diode laser, ça doit suffire niveau cohérence pour avoir de la diffraction en champ proche

Je parle pas d'y aller avec le megajoule à Cadarache xD
Un HeNe de manip 1mW ça doit consommer entre 50 et 150W à la louche
(d'ailleurs uen diode laser contrairement à ce que tu penses ça a un bon rendement. On parle pas d'une foutue ampoule xD )
par Un hardeur des ragots en Auvergne-Rhône-Alpes, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h42  
par Hamster1er, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h14
Y'a dejà la multiplication de matrices par méthodes optique...
ça consomme rien et ça chauffe pas.

bon par contre ça prend une paillasse complète xD
Vu le rendement des dispositifs de conversion d'énergie électrique en énergie lumineuse j'ai comme un gros doute...
par Hamster1er, le Jeudi 14 Mars 2019 à 13h14  
Y'a dejà la multiplication de matrices par méthodes optique...
ça consomme rien et ça chauffe pas.

bon par contre ça prend une paillasse complète xD
par Lapin-parlant, le Jeudi 14 Mars 2019 à 12h58  
par iarwain, le Jeudi 14 Mars 2019 à 07h20
Par contre pour le fonctionnement du neurone, il se rapproche nettement plus du modèle numérique avec une transmission d'info électrique type 0 ou 1, l'intensité de la décharge étant toujours identique, seul la fréquence des impulsions changeant.
Les neurones fonctionnent plus sur un système "on" "off" et "entre-deux". Ce "entre-deux" est une forme de mémoire de la condition précédente "on" ou "off" assez variable, et la situation la plus présente pour un neurone. Tu peux t'intéresser aux processeurs neuromorphiques, aux nanoneurones aussi.

J'avais vu un documentaire qui parlait de ça justement, mais je n'ai plus la source, où un neurologiste s'intéressait au projet d'un étudiant qui essayait de créer un processeur au niveau atomique. Ce dernier avait remarqué que les atomes gardaient leurs conditions "on" même si l'on forçait l'état "off" tout en étant lu comme "off". Et que ça permettait d'avoir une "mémoire" de l'information. En gros, si tu pose une question une première fois à une IA, au bout de la 10ème fois ton IA pourrait être plus réactive à cette question.
par Un ragoteur Gaulois en Auvergne-Rhône-Alpes, le Jeudi 14 Mars 2019 à 11h24  
 

L'idée est loin d'être délirante : par le traitement d'un signal analogique, il est possible de réduire grandement les émissions thermiques et augmenter la vitesse de traitement en passant par une unique ALU (unité arithmétique) analogique au lieu de multiples ALU numériques.


Encore une fausse bonne idée, car si le but est de traiter une information
quantifiable soit numérique, il faut nécessairement du temps et de l'énergie
pour réaliser la double conversion avec les erreurs correspondantes.
par WhiteHope, le Jeudi 14 Mars 2019 à 10h02  
par Guillaume L., le Jeudi 14 Mars 2019 à 09h35
J il faudrait encore avoir des électroniciens analogiques, qui pour la majorité sont soit à la retraite, soit 6 pieds sous terre. Je dis ça je ne dis rien
Il y en a encore ! Certaines ecoles d'inge forment encore des electroniciens analog. Ca aete ma formation ;-)
par Guillaume L., le Jeudi 14 Mars 2019 à 09h35
un circuit analogique avec quelques composants bien dimensionnés le fait instantanément... Bon ok, ce n'est pas si simple derrière
Ouais... ce n'est clairement pas si simple. Et le numeriaue a quand meme un avantage oublie : la compacite. A fonction equivalente, generalement le num prend moins de place.

Pour revenir a la news, je suis bien content de voir qu'on arrive a (re)trouver des domaines d'appli a l'analogique :-)
par Guillaume L., le Jeudi 14 Mars 2019 à 09h35  
Juste pour précision, le terme DSP utilisé sur les carte audio signifie souvent Digital Sound Processing et n'est pas forcément basé sur des DSP - Digital Signal Processor -

Le traitement analogique n'est pas nouveau en élec, il a cependant perdu un peu de sa splendeur tellement on vante le numérique pour les même raison que citées dans la source : dynamique, bruit, linéarité. Seulement ces paramètres sont souvent compensables (les systèmes HF utilisant des traitements analogiques) mais pour ça, il faudrait encore avoir des électroniciens analogiques, qui pour la majorité sont soit à la retraite, soit 6 pieds sous terre. Je dis ça je ne dis rien

Et le traitement numérique a d'autres défauts qui deviennent importants, comme simplement le dégagement thermique en effet. Là où plusieurs milliwatt et un processeur correct sont nécessaires pour faire une exponentielle, un circuit analogique avec quelques composants bien dimensionnés le fait instantanément... Bon ok, ce n'est pas si simple derrière
par iarwain, le Jeudi 14 Mars 2019 à 07h20  
par Un penseur analogique en Île-de-France, le Mercredi 13 Mars 2019 à 20h14
D'ailleurs, nos propres neurones ne fonctionnent pas en numérique, mais bien en analogique, et pas de façon synchrone (cadencés par une horloge), mais au contraire asynchrone...
Pour la synchronicité, tu as entièrement raison.

Par contre pour le fonctionnement du neurone, il se rapproche nettement plus du modèle numérique avec une transmission d'info électrique type 0 ou 1, l'intensité de la décharge étant toujours identique, seul la fréquence des impulsions changeant. La seule partie un peu "analogique" est la condition d'excitation du neurone, étant la somme des impulsions et inhibitions apportées par les autres neurones. Mais cette condition étant une addition de facteurs on peut facilement la remplacer par un modèle numérique sans trahir son fonctionnement.
A l'inverse, schématiser un neurone comme envoyant une information analogique est complètement erroné.
par Une ragoteuse à forte p en Nouvelle-Aquitaine, le Mercredi 13 Mars 2019 à 21h14  
 
Gene Frantz, actuellement en poste à la prestigieuse Rice University
Il fait du saké le monsieur?
par Un penseur analogique en Île-de-France, le Mercredi 13 Mars 2019 à 20h14  
L'utilisation de circuits analogiques pour implémenter une IA est d'autant plus pertinente que la logique floue qui y règne est facilement implémentable en analogique et ne requiert pas la précision des calculs ne virgule flottante à 16 bits comme souvent utilisés dans les modèles numériques des neurones.

D'ailleurs, nos propres neurones ne fonctionnent pas en numérique, mais bien en analogique, et pas de façon synchrone (cadencés par une horloge), mais au contraire asynchrone...

Si les modèles actuels de réseaux de neurones sont numériques, c'est juste qu'il était plus facile, au départ, d'utiliser un modèle mathématique et de l'implémenter dans un programme d'ordinateur, plutôt que de concevoir et mettre au point d'emblée un réseau de neurones électroniques analogique.

C'est donc un juste retour aux sources...