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Comment exploiter le calcul dans la mémoire pour optimiser les performances des circuits ?


​La réalisation de calculs au sein-même des unités mémoires devait théoriquement permettre de réduire la consommation énergétique des circuits. Cette prédiction vient d'être vérifiée expérimentalement grâce à la mise au point d'outils adaptés à la programmation d'architectures de calcul innovantes.

Publié le 6 juillet 2021

​Le transfert des données entre un processeur et sa mémoire représente jusqu'à 80% de la consommation énergétique du calcul ! La contrainte de frugalité numérique oblige aujourd'hui les concepteurs à inventer de nouvelles architectures qui s'éloignent du modèle de programmation conventionnel. L'une des solutions consiste à rapprocher les fonctions de calcul au plus proche des données en mémoires. Problème : les langages de programmation existants ne sont pas adaptés à ces architectures innovantes.

La collaboration entre les instituts CEA-List et CEA-Leti, qui avait déjà permis de développer des architectures de calcul « in memory », vient d'aboutir au développement d'outils logiciels permettant de les programmer aussi facilement que des ordinateurs classiques. Brisant des modèles de programmation datant de 70 ans, le compilateur HybroGen traduit les instructions du programmeur en code exécutable par ces nouveaux modèles. HybroGen a déjà permis de programmer des applications sur de telles architectures et de confirmer l'intérêt de ces dernières.

Par rapport aux ordinateurs conventionnels, les architectures de calcul « in memory » multiplient la vitesse de calcul par 25, tout en réduisant la consommation énergétique d'un facteur 80. En outre, HybroGen pourra être utilisé pour programmer plus facilement et plus efficacement les accélérateurs neuronaux, pour le traitement d'images et l'intelligence artificielle par exemple.

Actuellement en cours de finalisation, le compilateur HybroGen sera bientôt rendu public par le CEA-List, pour donner la possibilité à des industriels de tester leurs algorithmes sur des architectures de calcul « in memory ».


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