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Le laboratoire national Lawrence Livermore s’offre un supercalculateur neuromorphique d’IBM

Le laboratoire national Lawrence Livermore s’offre un supercalculateur neuromorphique d’IBM

Dharmendra S. Modha, est directeur de recherche chez IBM. Il est spécialisé dans les systèmes informatiques bioinspirés et pose à côté du supercalculateur composé de 16 puces TrueNorth.

© Hita Bambhania-Modh

Le supercalculateur est composé de 16 puces bioinspirées TrueNorth. Il regroupe 16 millions de neurones artificiels et présente une très faible consommation énergétique. Spécialement adapté aux algorithmes de Deep Learning, il doit notamment être utilisé pour des applications de simulation, de cybersécurité et de non-prolifération informatique.

1 million de dollars. C’est la somme, selon le Wall Street Journal,  que vient de débourser le laboratoire national Lawrence Livermore (LLNL), rattaché au département de l’Energie américain (DoE), pour s’offrir un super-calculateur inspiré du fonctionnement du cerveau humain, mis au point par IBM.

Basé en Californie, le LLNL compte utiliser ce nouvel outil pour épauler l’administration américaine de la sûreté nucléaire (la NNSA) dans ses missions de cybersécurité. Le super-calculateur sera également mis à contribution dans le cadre du programme d’informatique et de simulation avancée (ASC) de la NNSA qui vise à assurer la sécurité, la sûreté et la fiabilité de la dissuasion nucléaire des Etats-Unis sans réaliser d’essais souterrains. L’objectif est de tester différentes applications basées sur des algorithmes de Machine Learning et de Deep Learning.

16 millions de neurones artificiels

Dans les détails, ce supercalculateur est composé de 16 puces neuromorphiques TrueNorth. Développée par Big Blue dans le cadre du programme de recherche Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics (SyNAPSE), la puce TrueNorth vise à reproduire dans le silicium un réseau de neurones artificiels. La puce de 4,3 cm intègre ainsi un million de neurones artificiels et 256 millions de synapses.

Les puces neuromorphiques ont été développées pour réaliser des tâches, comme la reconnaissance de contenus à l’intérieur d’une image ou la reconnaissance vocale, que les processeurs classiques peinent à effectuer, mais qui sont très bien exécutées par notre cerveau. Aujourd’hui, les ordinateurs effectuent ces tâches grâce à des algorithmes de Deep Learning, qui tournent sur des processeurs graphiques, initialement développés pour le monde du jeu vidéo, ou des FPGA, des puces qui peuvent être programmées pour des applications particulières.

Une consommation énergétique équivalente à celle d’une tablette

Toutefois, ces algorithmes demeurent extrêmement gourmands en puissance de calcul et en énergie. Les faire tourner sur des puces neuromorphiques, dont l’architecture est spécialement adaptée, permettrait de diminuer sensiblement la consommation énergétique requise. IBM assure ainsi que 16 puces TrueNorth ne consomment que 2,5 watts soit l’équivalent de la consommation énergétique d’une simple tablette numérique.

En août dernier, une équipe de chercheurs d’IBM est parvenue à reconstituer le cerveau "numérique" d’un rongeur en assemblant 48 puces neuromorphiques TrueNorth. A terme, le géant informatique souhaiterait directement intégrer ces puces bioinspirées dans les smartphones, montres connectées ou autres dispositifs portables.

Comme le rappelle le Wall Street Journal, IBM n’est pas la seule entreprise à plancher sur cette nouvelle architecture spécialement dédiée aux algorithmes d’intelligence artificielle. Le californien Qualcomm s’est également lancé dans la course et travaille sur une puce similaire baptisée Zeroth.

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