Nolan Mariotte
La demande croissante de capacités avancées d’IA dans les smartphones conduit des concepteurs comme Apple et Google à explorer des approches technologiques très différentes. Alors qu'Apple semble parier sur l'intégration de la mémoire HBM dans ses futurs iPhone, Google, à travers sa gamme Pixel, oriente son intérêt vers la technologie LPDDR PIM (Processing In Memory). Les deux stratégies cherchent à optimiser l’interaction entre la mémoire et les processeurs, mais leurs différences reflètent non seulement les priorités technologiques, mais aussi la structure de leurs écosystèmes. Pourquoi chacun opte-t-il pour un type de mémoire performante pour le même secteur et sachant que tous deux disposeront de licences Arm ?
L'IA sur appareil permet aux smartphones d'exécuter des modèles d'IA sans recourir au cloud, améliorant ainsi la vitesse, la confidentialité et l'efficacité énergétique. Cependant, cela impose également une charge importante sur la mémoire et les processeurs, ce qui a mis en évidence le goulot d'étranglement qui se produit lors du transfert de données entre les deux. Et c’est là que les deux sociétés veulent travailler, mais pour ce faire, la DRAM qu’elles utilisent est essentielle et le LPDDR actuel ne suffit pas.
Apple et Google, même objectif, deux chemins différents en mémoire : HBM vs LPDDR PIM
Actuellement, la mémoire LPDDR, standard sur les appareils mobiles, atteint ses limites en termes de bande passante et de capacité pour gérer les demandes de traitement croissantes. Ce défi a ouvert la voie à des innovations telles que le HBM mobile et le PIM, qui cherchent à repenser la manière dont les données sont gérées sur ces appareils.
Apple, avec son écosystème de produits verticalement intégré, a la capacité d'apporter des changements profonds à ses appareils sans se heurter aux mêmes obstacles que les autres fabricants (au moins jusqu'à ce que Google unifie Android et ChromeOS). Pour cette raison, il parie sur l'adoption d'une variante de mémoire HBM conçue spécifiquement pour les téléphones mobiles.
Cette mémoire se caractérise par une bande passante nettement supérieure à celle du LPDDR traditionnel, réduisant ainsi les goulots d'étranglement dans le transfert de données entre le processeur et la mémoire, ce qui est un autre des problèmes que la prochaine génération d'IA intégrera à l'AGI.
Mobile HBM comprend des innovations telles que LLW (Low Latency Write) et VCS/VFO (variable clock and Frequency Systems), qui améliorent l'efficacité des opérations de lecture et d'écriture. Ces technologies permettent une gestion plus agile des données dans des applications d'IA intensives, telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la réalité augmentée.
L'approche d'Apple envers HBM n'est pas nouvelle. Elle a déjà démontré son intérêt en travaillant avec des partenaires tels que SK Hynix, qui a fourni la mémoire LLW pour son Vision Pro, et Samsung, qui développe des échantillons VCS DRAM pour l'entreprise. Ce niveau de préparation indique qu'Apple pourrait être prêt à intégrer HBM mobile dans ses futurs iPhones, marquant ainsi une étape importante vers le leadership dans les appareils d'IA avancés.
Google a une approche différente cherchant à alléger la charge des serveurs en ligne grâce au potentiel de son IA, de ses TPU et de la nouvelle mémoire LPDDR PIM
Pendant ce temps, Google explore une autre solution : le traitement en mémoire, ou PIM. Cette technologie combine les capacités de traitement directement dans les modules de mémoire, éliminant ainsi le besoin de déplacer les données entre la mémoire et le processeur. En réduisant la distance de transfert, le PIM promet d'accélérer les opérations et d'améliorer l'efficacité énergétique, ce qui est crucial pour les appareils mobiles. De plus, vous y parviendrez non seulement, mais les performances seront également améliorées.
Le principal avantage du PIM est sa flexibilité. Contrairement à HBM, il ne nécessite pas de modifications drastiques des normes de mémoire existantes, ce qui facilite sa mise en œuvre dans l'écosystème diversifié d'Android. Cela est particulièrement pertinent pour Google, dont le modèle économique dépend de la collaboration avec plusieurs fabricants de matériel.
Bien que le développement de LPDDR PIM n’en soit qu’à ses débuts, Google travaille activement avec des partenaires tels que Samsung et SK Hynix pour faire progresser cette technologie. Cependant, la commercialisation prendra encore du temps, ce qui pourrait donner à Apple un avantage temporaire dans l’intégration d’une IA avancée dans ses appareils.
Les écosystèmes des deux sociétés décident d'opter pour un type de mémoire ou un autre
La décision d'Apple et de Google de se séparer reflète non seulement leurs priorités technologiques, mais aussi la nature de leurs écosystèmes. Apple, qui contrôle totalement la conception matérielle et logicielle, peut se permettre d'adopter des technologies comme HBM, qui nécessitent des refontes complexes mais offrent des performances supérieures. De l’autre, Google, avec son approche plus collaborative, recherche des solutions comme le PIM, plus facilement intégrables à l’écosystème Android.
Ces décisions stratégiques marqueront l’avenir des smartphones avec IA intégrée. Alors qu'Apple pourrait se démarquer en proposant des appareils aux performances immédiatement supérieures grâce à HBM, Google parie sur une solution à long terme qui pourrait redéfinir la relation entre mémoire et traitement, sachant qu'avec OpenAI et Meta, il domine le marché de l'intelligence artificielle.
La course est loin d'être terminée, mais une chose est claire : Apple et Google réinventent le rôle de la mémoire dans les smartphones avec HBM et LPDDR PIM, et leurs choix technologiques pourraient transformer l'expérience utilisateur pour les années à venir. Un avenir passionnant nous attend dans le domaine des smartphones et autres appareils qui changeront, comme Internet, notre vie quotidienne.
