Rain Neuromorphics a terminé une conception de processeur numérique qui imite le plus fidèlement le cerveau humain. La puce contient 10 000 neurones numériques et sera publiée à l'aide d'une technologie de processus 180 nm. La mise à l'échelle et la réduction des normes technologiques aideront à créer une solution pour les tâches d'intelligence artificielle avec une consommation extrêmement faible et des fonctions cognitives puissantes.
Comme vous le savez, le cerveau humain est un réseau de neurones d'environ 90 milliards de neurones. L'entrée de chaque neurone est un ensemble de « poils » appelés dendrites. Un potentiel (impulsion de tension) se propage à travers eux, ce qui fait réagir le neurone d'une manière ou d'une autre. Pour qu'un neurone réponde, une somme moyenne des potentiels de tous les signaux provenant de nombreuses dendrites est requise, ce qui fait du cerveau un "ordinateur analogique".
La réponse d'un neurone est également représentée par un potentiel d'action, mais elle se propage le long d'autres "poils" nerveux - les axones. En règle générale, les neurones ont un axone (sortie), qui se termine par une synapse - le lieu d'interaction avec les dendrites d'autres neurones, si nous parlons du cerveau. Une synapse est une transition sans contact d'un axone à une dendrite, dont l'interaction est déjà une réaction chimique et non un signal électrique. Mais plus loin le long de la dendrite, une impulsion électrique se produira à nouveau.
Dans une puce, la chimie du cerveau est soit difficile, soit impossible à reproduire. Par conséquent, l'imitation sera toujours conditionnelle et la puce Rain Neuromorphics ne fait pas exception à cet égard. Mais en revanche, des progrès ont été réalisés en termes de reproduction des dendrites. De nombreuses dendrites (entrées d'autres neurones numériques) sont connectées à chaque axone d'un neurone numérique, ce qui reflète le mieux la structure du cerveau aujourd'hui. Dans le même temps, des synapses se forment à la jonction des dendrites et des axones, mais elles représentent bien sûr un contact électrique plutôt que chimique.
La reproduction des axones est proposée par une méthode originale. Rain Neuromorphics a pris comme modèle les canaux verticaux créés par la mémoire NAND 3D, mais au lieu de la mémoire flash (portes), ils ont recouvert les canaux des axones d'un matériau qui crée une jonction ReRAM au point de contact avec la dendrite. Ainsi, la synapse dans la solution proposée est une jonction résistive qui contrôle l'impulsion de tension à l'entrée du neurone. De plus, les dendrites connectent les axones aux neurones de manière aléatoire, un peu comme dans le cerveau humain avant l'apprentissage.
Colonnes-axones avec liens aléatoires transversaux-dendrites. Source de l'image : Pluie Neuromorphics Colonnes-axones avec liens aléatoires transversaux-dendrites. Source de l'image : Pluie Neuromorphics Bien entendu, en ce qui concerne la lithographie semi-conductrice, il ne peut être question d'aucun accident. Les connexions aléatoires ne sont pas aléatoires, mais créées en tenant compte d'un certain algorithme. La tâche consiste à créer les matrices dites clairsemées, qui, au cours du processus de formation ultérieure, créeront un réseau de neurones. Mais cela est très proche de la façon dont les connexions sont établies entre les neurones du cerveau.
Selon les développeurs, les premières puces pourront fournir 125 millions de paramètres INT8 pour le traitement de la vision, de la parole, du langage naturel et des recommandations, tout en consommant moins de 50 watts. La société s'attend à ce que des échantillons soient disponibles en 2024 avec du silicium prêt à être commercialisé en 2025. En savoir plus sur le développement sur le site Web EE Times.
2021-10-12 10:54:21
Auteur: Vitalii Babkin