Le CEA-Leti, CEA-List et l’entreprise PSMC ont annoncé une collaboration stratégique en avril dernier sur de nouvelles architectures de processeurs à base de RISC-V et de microLEDs. Pour comprendre l’intérêt de la photonique pour les clusters d’IA et ses évolutions d’architecture futures, nous avons échangé avec Éléonore Hardy, responsable des partenariats en photonique sur silicium au CEA-Leti.
Booster la transmission de données des clusters d’intelligence artificielle est l’un des objectifs de la photonique sur silicium. En avril dernier, le CEA-Leti, le CEA-List et l’entreprise Powerchip semiconductor manufacturing corporation (PSMC) ont annoncé une collaboration stratégique pour le développement d’architectures de processeurs d’IA à base de photonique sur silicium. Plus précisément, les travaux consisteront à étudier l’utilisation d’architectures de processeurs RISC-V personnalisables et l’utilisation des microLEDs (LED GaN de taille micrométrique) pour la communication optique. Techniques de l’Ingénieur vous propose de revenir sur les limites des interconnexions de cuivre et les différents développements de la photonique dans les datacenters d’IA avec Éléonore Hardy, responsable des partenariats en photonique sur silicium au CEA-Leti.
Techniques de l’Ingénieur – Quelles sont aujourd’hui les limites que rencontrent les clusters d’IA ?
Eléonore Hardy : Avec l’explosion de l’intelligence artificielle, les calculateurs des datacenters ont besoin d’un accès important à la mémoire. Cet accès demande de grosses bandes passantes dans les interconnexions ainsi que des latences faibles pour pouvoir gérer en temps réel les calculs. Le cuivre, qui est actuellement utilisé, a justement des limites sur ce point : il est capable de faire passer quelques gigabits par seconde par voie sur quelques mètres au niveau d’un nœud de calcul ou quelques centimètres quand il s’agit de relier des GPU et leurs mémoires partagées, avec une certaine latence. Les interconnexions actuelles des datacenters sont suffisantes pour répondre aux besoins des usages des dernières années comme l’accès à des vidéos en streaming. Mais les grands modèles de langage de l’intelligence artificielle demandent une forte augmentation de la bande passante pour les interconnexions entre GPU et pour les accès mémoire, tout en réduisant la latence. Nous avons donc besoin de concevoir de nouvelles architectures avec de nouveaux types d’interconnexions.
Dont la photonique ?
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