Un système informatique analogique basé sur la RRAM résout rapidement les équations matricielles avec une grande précision

Les ordinateurs analogiques sont des systèmes qui effectuent des calculs en manipulant des quantités physiques telles que le courant électrique, qui mappent des variables mathématiques, au lieu de représenter les informations par abstraction avec des valeurs binaires discrètes (c’est-à-dire 0 ou 1), comme les ordinateurs numériques.

Bien que les systèmes informatiques analogiques puissent bien fonctionner dans des tâches générales, ils sont connus pour être sensibles au bruit (c’est-à-dire les interférences de fond ou externes) et moins précis que les appareils numériques.

Des chercheurs de l’Université de Pékin et du Centre d’innovation avancée pour les circuits intégrés de Pékin ont développé un dispositif informatique analogique évolutif capable de résoudre les équations matricielles avec une précision remarquable. Ce nouveau système, présenté dans un article publié dans Électronique naturellea été construit à l’aide de minuscules dispositifs de mémoire non volatile appelés puces de mémoire vive résistive (RRAM).

“Je travaille sur l’informatique analogique depuis 2017”, a déclaré à Tech Xplore Zhong Sun, professeur adjoint à l’Université de Pékin et auteur principal de l’article.

“Nous appelons notre approche l’informatique analogique moderne, car elle se concentre sur la résolution d’équations matricielles – plutôt que d’équations différentielles comme dans l’informatique analogique traditionnelle – en utilisant des matrices de mémoire résistive non volatile au lieu de circuits CMOS conventionnels.”

Au cours de la dernière décennie, Sun et ses collègues ont développé une large gamme de systèmes informatiques analogiques. Cependant, la plupart de ces systèmes se sont révélés nettement moins précis que les ordinateurs numériques dans l’exécution des opérations souhaitées, ce qui a limité leur potentiel d’applications dans le monde réel.

« Vers 2022, nous avons commencé à nous attaquer directement à ce problème, dans le but de parvenir à un calcul analogique de haute précision comparable aux systèmes numériques modernes », a déclaré Sun.

“Dans notre article récent, nous démontrons la résolution d’équations matricielles entièrement analogiques avec une précision en virgule fixe de 24 bits (comparable au FP32) en combinant un circuit d’inversion matricielle de basse précision (conçu pour la première fois en 2019) avec une multiplication matricielle-vecteur de haute précision utilisant le découpage de bits sur plusieurs matrices de mémoire résistives.”

Le nouveau solveur d’équations matricielles analogiques introduit par l’équipe s’appuie sur un circuit développé par Sun et d’autres chercheurs en 2019, alors qu’il était chercheur postdoctoral au Politecnico di Milano. Bien que ce circuit puisse résoudre des équations matricielles ayant une forme spécifique (Ax = b) en une seule étape, il s’est avéré moins précis que les systèmes numériques.

“Dans le cadre de notre nouvelle étude, nous avons combiné ce solveur de faible précision avec une multiplication matrice-vecteur de haute précision en utilisant une technique conventionnelle de découpage en bits, permettant un raffinement itératif de la solution”, a expliqué Sun.

“À chaque itération, le circuit d’inversion de basse précision fournit un résultat approximatif, et l’opération de haute précision l’affine en indiquant la direction et l’ampleur de la correction. Cette approche hybride converge rapidement, bien plus rapidement que les algorithmes conventionnels basés sur la descente de gradient.”

Pour démontrer l’évolutivité de leur méthode de calcul analogique, les chercheurs ont fabriqué un circuit basé sur une matrice 8×8 et testé sa capacité à résoudre diverses équations matricielles. Ils ont découvert que le circuit pouvait résoudre des équations matricielles 16×16, puis progressivement diverses autres équations matricielles (par exemple 32×32).

Le solveur d’équations matricielles qu’ils ont développé pourrait être encore amélioré et pourrait inspirer le développement d’autres systèmes informatiques analogiques précis. À l’avenir, cela pourrait s’avérer utile pour faire progresser diverses technologies, allant des communications sans fil à l’intelligence artificielle (IA).

“La contribution la plus notable est notre démonstration que le calcul matriciel entièrement analogique peut atteindre une haute précision comparable aux systèmes numériques à virgule flottante, tout en garantissant également l’évolutivité”, a ajouté Sun.

“Notre prochain objectif est de faire évoluer le système en construisant des circuits basés sur des réseaux plus grands et en intégrant tous les composants sur une puce, en intégrant à la fois les fonctionnalités d’inversion matricielle et de multiplication matrice-vecteur dans une plate-forme unique au niveau de la puce.”

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