• ​Les puces conventionnelles n'étant plus à même de soutenir le degré de sophistication de l'IA embarquée, les besoins en semi-conducteurs se font de plus en plus pressants. Et les géants du Web, autrefois tournés essentiellement vers le Cloud, l'ont bien compris. Depuis 2019, de nombreux acteurs se tournent vers l'industrie des semi-conducteurs à la recherche de nouvelles solutions R&D pour intégrer de l'IA sur des puces déjà ultra-miniaturisées. 

• Le programme "Edge AI" du CEA-Leti a pour objectif de développer des solutions en semi-conducteurs fiables et performantes qui englobent aussi bien les technologies de calcul que les capteurs et le stockage des données.  
  

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Calcul dans la mémoire

• Faut-il continuer à séparer le bloc mémoire et le bloc logique des circuits ? Surtout quand on sait que le transfert de données de l'un à l'autre représente jusqu'à 90 % de l'énergie totale consommée ? Pour le CEA-Leti, la réponse est non. L'institut développe des architectures neuromorphiques qui permettent notamment d'explorer de nouveaux modèles de programmation et proposent des solutions de « calcul dans la mémoire » (In Memory Computing).

• Le CEA-Leti et ses partenaires participent au projet  MYCUBE , soutenu par un ERC, dont l'objectif est d'empiler des mémoires sur des processeurs, et, dans cette optique, de développer la première technologie In Memory Computing afin de réaliser des calculs simples directement dans la mémoire d'un circuit.  Un prototype à base de nanofils de silicium (meilleure option pour cette application) et de mémoires résistives non-volatiles, 20 fois moins gourmand en énergie qu'un circuit classique, sera mis au point d'ici 2022. L'institut capitalise également sur son savoir-faire en empilement 3D  pour intégrer une troisième couche de calcul au-dessus de l'unité logique.

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