Informatique en mémoire : Samsung Electronics publie une étude sur les semi-conducteurs IA de nouvelle génération avec la technologie MRAM

Les fabricants de micro-processeurs s’intéressent à la MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory) depuis les années 1990. Des chercheurs du Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) en collaboration avec Samsung Electronics Foundry Business and Semiconductor R&D Center ont effectué le premier calcul en mémoire basé sur cette technologie et ont publié les résultats de leur recherche dans la revue Nature intitulée : « Un réseau crossbar de dispositifs de mémoire magnétorésistifs pour l’informatique en mémoire ». Cette démarche est vue comme l’une des voies les plus prometteuses pour réaliser des puces d’intelligence artificielle ultra-performantes et sobres.

Dans l’architecture informatique standard, les données sont stockées dans des puces de mémoire et le traitement des données est exécuté dans des puces de processeur séparées. Par contre, l’informatique en mémoire est un nouveau paradigme informatique qui cherche à effectuer à la fois le stockage de données et le calcul de données dans un réseau de mémoire tout en consommant moins d’énergie. L’informatique en mémoire est donc une technologie prometteuse pour réaliser des puces semi-conductrices IA basse consommation de nouvelle génération.

Les systèmes informatiques comprennent deux types de mémoire. La DRAM est la mémoire principale tandis que la mémoire flash NAND est utilisée pour la mémoire de stockage. Une DRAM rapide et de grande capacité est essentielle au bon fonctionnement des processeurs et joue un rôle important dans l’architecture informatique actuelle de Von Neumann (une seule structure pour stocker à la fois le programme et les données).

La mémoire DRAM a évolué en termes de densité, de bande passante et de faible consommation d’énergie mais étant volatile, elle perd ses données sans alimentation et nécessite donc d’être constamment réactualisée.

La MRAM, par contre, qui conserve les données pendant de longues périodes sans avoir à être actualisée est une bonne alternative à la DRAM et pourrait devenir la mémoire de choix pour de nouvelles applications. Elle est également supérieure à la mémoire flash NAND en termes de performances (elle permet des vitesses d’écriture environ 1 000 fois plus rapides) et de durabilité. Ses avantages sont la rapidité, le débit, la capacité, la non-volatilité, la robustesse mai elle n’offre qu’une faible résistance.

L’étude des chercheurs de SAMSUNG

La recherche a été dirigée par Jung Seung-chul, chercheur au Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) auteur principal de l’article, Ham Don-hee, boursier au SAIT et le vice-président de la technologie du SAIT Kim Sang-joon. Développer un réseau crossbar de mémoire vive magnétorésistive à couple de transfert de spin (MRAM) est très compliqué à cause de la faible résistance de la MRAM, qui entraînerait une grande consommation d’énergie dans un réseau crossbar conventionnel qui utilise la somme de courant pour les opérations de multiplication-accumulation analogiques.

Pour contourner cette difficulté, les chercheurs ont développé un réseau crossbar 64 × 64 basé sur des cellules MRAM dont l’architecture utilise la somme de résistance pour les opérations de multiplication-accumulation analogiques. Ce réseau a été intégré à l’électronique de lecture dans la technologie métal-oxyde-semi-conducteur complémentaire de 28 nanomètres.

Ils ont ensuite mis en œuvre un perceptron à deux couches pour classer 10 000 chiffres de l’Institut national modifié des normes et de la technologie avec une précision de 93,23 %. Pour un réseau de neurones Visual Geometry Group-8 plus profond à huit couches avec des erreurs mesurées, la précision de la classification a atteint à 98,86 %.
Un réseau neuronal à dix couches a atteint une précision de 93,4% pour la détection de visages. Le Dr Seungchul Jung, auteur principal de l’étude a déclaré :

« L’informatique en mémoire ressemble au cerveau en ce sens que dans le cerveau, l’informatique se produit également dans le réseau de mémoires biologiques, ou synapses, les points où les neurones se touchent. En fait, alors que le calcul effectué par notre réseau MRAM a pour l’instant un objectif différent de celui effectué par le cerveau, un tel réseau de mémoire à semi-conducteurs pourrait à l’avenir être utilisé comme une plate-forme pour imiter le cerveau en modélisant la synapse du cerveau. »

Les chercheurs ont déclaré que si cette nouvelle puce MRAM peut être utilisée pour le calcul en mémoire, elle peut également servir de plateforme pour télécharger des réseaux neuronaux biologiques.

Samsung a déclaré vouloir continuer à étendre son leadership dans l’informatique de nouvelle génération et les semi-conducteurs IA.

Sources de l’article:
« A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing »  Nature.


1ère Marketplace de l'IA et de la transformation numérique vous recommande :
EXTRACT par RECITAL

Capturez des données dans tous vos documents, qu'ils soient simples ou complexes, structurés ou non structurés … automatisez vos processus de capture ...

 
Partager l'article
Abonnez-vous à ActuIA, la revue professionnelle de l'intelligence artificielle magazine intelligence artificielle Découvrez la revue professionnelle de l'intelligence artificielle
intelligence artificielle
À PROPOS DE NOUS
Le portail francophone consacré à l'intelligence artificielle et à la datascience, à destination des chercheurs, étudiants, professionnels et passionnés.