Une nouvelle étude montre que l'informatique analogique peut résoudre des équations complexes et consommer beaucoup moins d'énergie UNIVERSITÉ DU MASSACHUSETTS AMHERST

Dans une étude révolutionnaire menée par des chercheurs de l'Université du Massachusetts à Amherst, un dispositif de calcul analogique connu sous le nom de memristor a démontré sa capacité à résoudre des problèmes scientifiques complexes en consommant considérablement moins d'énergie que les méthodes de calcul numérique traditionnelles.

Le calcul numérique fait face à des défis depuis longtemps dans le traitement efficace des équations scientifiques à grande échelle en raison d'une nécessité constante de transférer des données entre des unités de mémoire et des unités de traitement, entraînant des goulots d'étranglement énergétiques et des retards de traitement. L'équipe, qui comprend le professeur Qiangfei Xia de l'UMass Amherst, a introduit une solution innovante en utilisant la technologie memristor, qui combine les fonctions de mémoire et de résistor en un seul appareil.

En mettant en œuvre le calcul in-memory avec des memristors, l'équipe de recherche a surmonté les limites du calcul traditionnel en réduisant les transferts de données et en traitant directement les informations sur l'appareil lui-même. Cette approche améliore non seulement la vitesse de calcul mais minimise également la consommation d'énergie, ce qui est comparable à fluidifier la circulation sur une route presque vide pendant une pandémie.

Le circuit memristif, lorsqu'il est organisé en une matrice, permet un calcul analogique de manière massivement parallèle, accélérant les opérations matricielles et augmentant la densité d'informations dans une seule cellule. Cette percée ouvre de nouvelles possibilités pour une large gamme d'applications, du machine learning aux tâches de calcul scientifique haute précision auparavant considérées comme difficiles pour les systèmes numériques.

L'étude représente une avancée majeure dans la technologie de calcul analogique, mettant en évidence la capacité du memristor à résoudre des équations aux dérivées partielles statiques et aux dérivées partielles aux évolutions temporelles, des équations de Navier-Stokes et des problèmes de magnétohydrodynamique avec une précision et une efficacité exceptionnelles. La dédication de l'équipe de recherche pendant une décennie a donné des résultats tangibles, ouvrant la voie à l'intégration des memristors dans les pratiques de l'industrie des semi-conducteurs et bénéficiant à la communauté matérielle plus large de l'IA.

Le potentiel des memristors s'étend au-delà des frontières traditionnelles du calcul, offrant une alternative prometteuse pour améliorer les opérations de réseau neuronal à faible précision et les calculs scientifiques haute précision. La recherche ne repousse pas seulement les limites du calcul analogique mais met également en évidence l'efficacité et la polyvalence de la technologie memristor dans la résolution de défis de calcul complexes dans divers domaines.

Alors que la communauté scientifique embrasse cette technologie révolutionnaire, l'avenir du calcul promet un avenir radieux, les memristors étant en passe de révolutionner le paysage matériel de l'IA et des applications de calcul scientifique.

Source: <https://www.eurekalert.org/news-releases> 1037713 </https://www.eurekalert.org/news-releases/1037713>

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