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Taichi : la puce chinoise pionnière basée sur la lumière pour l'intelligence artificielle générale –

Taichi : la puce chinoise pionnière basée sur la lumière pour l'intelligence artificielle générale - Trotons Tech Magazine

Des chercheurs de l’Université Tsinghua en Chine ont dévoilé une puce d’intelligence artificielle (IA) révolutionnaire nommée « Taichi », qui traite les données en utilisant la lumière plutôt que l’électricité. Cette approche innovante permet à Taichi d'être plus de 1 000 fois plus économe en énergie que la puce GPU hautes performances H100 de Nvidia, un progrès significatif compte tenu des restrictions américaines actuelles à l'exportation qui affectent la Chine.

Conception révolutionnaire et performances impressionnantes

La puce Taichi représente une avancée majeure dans le domaine des circuits intégrés photoniques (PIC), qui sont au cœur de sa fonction. Contrairement aux puces électroniques traditionnelles, Taichi utilise une nouvelle architecture qui organise ses circuits en clusters indépendants. Cette configuration améliore l'efficacité informatique et prend en charge des tâches d'IA plus complexes telles que la reconnaissance d'images et la génération de contenu.

Lors des tests de performances, Taichi a démontré ses capacités en classant plus de 1 000 catégories avec un taux de précision de 91,89 % sur l'ensemble de données Omniglot, un outil utilisé pour comparer les modèles d'IA sur divers systèmes d'écriture manuscrite. Ce niveau de précision et d’efficacité suggère que Taichi pourrait faire progresser considérablement le domaine de l’intelligence artificielle générale (AGI), une IA qui imite les capacités cognitives humaines et peut effectuer un large éventail de tâches.

Potentiel de l’intelligence générale artificielle

Les recherches de l'équipe Tsinghua, publiées dans la revue Science, indiquent que la conception de Taichi pourrait être cruciale pour atteindre l'AGI. Sa structure modulaire permet une évolutivité, permettant potentiellement la création de réseaux avec des millions de neurones artificiels. Actuellement, le réseau de Taichi comprend 13,96 millions de neurones, surpassant toute autre conception de puce photonique connue.

Cette évolutivité, combinée à une efficacité énergétique de 160 820 milliards d’opérations par watt (TOPS/W), positionne Taichi comme une solution viable pour les exigences élevées du développement d’AGI. À titre de comparaison, le précédent record dans ce domaine était de 2,9 TOPS/W, ce qui rend l'efficacité de Taichi particulièrement remarquable.

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Un avenir durable pour l’IA

Le développement de Taichi arrive à point nommé alors que l'industrie de l'IA est aux prises avec une demande énergétique croissante. Sa grande efficacité pourrait conduire à des pratiques d’IA plus durables, cruciales à l’heure où l’industrie cherche à réduire son impact environnemental. Yury Suleymanov, rédacteur en chef adjoint de la revue Science, a noté que cette recherche constitue une étape prometteuse vers des applications pratiques de calcul photonique dans l'IA.

Alors que l’IA continue d’évoluer, l’introduction de puces comme Taichi qui utilisent la lumière pour le traitement des données annonce une nouvelle ère de progrès technologiques. Ce changement promet non seulement des améliorations significatives des capacités de l’IA, mais également de la consommation d’énergie, rendant l’avenir de l’IA à la fois plus brillant et plus durable.

Voici les détails clés de la puce révolutionnaire Taichi développée par des chercheurs de l’Université Tsinghua en Chine :

  • Technologie basée sur la lumière : contrairement aux puces traditionnelles qui utilisent de l'électricité, Taichi utilise la lumière pour traiter les données. Cette approche est connue sous le nom de technologie des circuits intégrés photoniques.
  • Efficacité énergétique : Taichi serait plus de 1 000 fois plus économe en énergie que la puce GPU haute performance H100 de Nvidia. Cette amélioration significative de l’efficacité énergétique est cruciale car elle suggère une avancée décisive dans la réduction de la consommation électrique des systèmes d’IA.
  • Conception de la puce : les chercheurs ont utilisé une conception architecturale unique en organisant les circuits photoniques en clusters indépendants au lieu des PIC empilés conventionnels. Cette conception contribue à optimiser les performances et l'efficacité de la puce.
  • Capacités de performance : lors des tests, Taichi a atteint un taux de précision de 91,89 % en classant plus de 1 000 catégories à l'aide de l'ensemble de données Omniglot, qui est couramment utilisé pour comparer les modèles d'apprentissage automatique.
  • Potentiel pour l'AGI : L'équipe a souligné le potentiel de Taichi pour faire progresser l'intelligence générale artificielle (AGI), qui fait référence aux systèmes d'IA possédant des capacités cognitives dans un large éventail de tâches, similaires à l'intelligence humaine.
  • Évolutivité et réseau neuronal : la conception de Taichi permet une évolutivité, démontrée par son réseau distribué contenant 13,96 millions de neurones artificiels. Cette fonctionnalité dépasse le nombre de neurones dans les conceptions de puces photoniques précédentes et est cruciale pour prendre en charge les applications d’IA à grande échelle.
  • Efficacité énergétique record : la puce a atteint une efficacité énergétique de 160 820 milliards d’opérations par watt (TOPS/W), dépassant considérablement les réalisations passées dans le domaine.
  • Implications pour la durabilité : la haute efficacité énergétique de Taichi suggère que cela pourrait conduire à des pratiques plus durables au sein de l'industrie de l'IA, de plus en plus soucieuse de réduire son empreinte énergétique.
  • Publication et contribution académique : Les résultats de la recherche ont été publiés dans la revue Science, indiquant la rigueur académique et la nature évaluée par les pairs de cette innovation.
  • Perspectives d'avenir : Le développement du Taichi est considéré comme une étape importante vers l'informatique photonique pratique et pourrait ouvrir la voie à de nouvelles technologies d'IA qui consomment moins d'énergie et ont un impact environnemental moindre.