Différences entre les versions de « Fonctionnement d'un ordinateur/Les architectures neuromorphiques »

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===Les accélérateurs d'applications d'intelligence artificielle===
 
D'autres puces ont étésété inventésinventées pour servir non de simulateur biologique réaliste, mais d'accélérer les logiciels d'intelligence artificielle. Aussi, elles sont appelées '''accélérateur d'IA'''. Au niveau industriel, il y a quelques puces basées sur ce principe. Une entreprise du nom de CogniMem a déjà commercialisé un accélérateur neuromorphique comprenant trois couches de respectivement 256, 1024, et 16392 neurones. L'ensemble fonctionne à la fréquence de 27 Mhz. En 2014, IBM a sorti sa puce TrueNorth, utilisé dans le projet SyNAPSE du DARPA, ce dernier a permis de créer une carte accélératrice qui se connecte sur PC via un port US, qui contient 256 neurones, reliés entre eux par 262144 synapses. En 2017, Intel a sorti sa puce Loihi. Dans un autre registre, les cartes graphiques récentes incorporent des technologies pour accélérer les calculs d'IA. Par exemple, les cartes NVIDIA récentes incorporent des cœurs ''Tensor Core'' spécialisés dans les calculs matriciels, ces derniers étant fortement utilisés dans les réseaux de neurones logiciels.
 
Elles sont fortement différentes des précédentes, dans le sens où elles ne font pas les mêmes calculs. Là où les simulateurs de neurones implémentent des équations différentielle, les accélérateurs d'IA exécutent surtout un grande nombre de calculs arithmétiques en parallèle. Pour être plus précis, les accélérateurs d'IA font des calculs sur des matrices, essentiellement des additions et des multiplications matricielles, qui s'implémentent avec des additions et multiplications arithmétiques usuelles. Les accélérateurs l'IA sont spécialisés pour réaliser en parallèle un très grand nombre d'opérations MAD (une multiplication suivie d'une addition). Les processeurs récents ne sont pas capables de faire autant que calculs en parallèle que nécessaire, mais les cartes graphiques récentes le peuvent. Ce qui explique que les cartes graphiques récentes sont beaucoup utilisées comme accélérateurs d'IA. Mais quelques puces spécialisées ont aussi vu je jour, comme dit plus haut.
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