De l'IA en ... analogique ? |
————— 13 Mars 2019 à 18h43 —— 10443 vues
De l'IA en ... analogique ? |
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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.
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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