Ricursive Intelligence mise sur l'IA pour doper les puces

Résumé

Ricursive Intelligence développe une IA capable de concevoir des puces, d’apprendre de chaque itération et d’accélérer la création de composants plus efficaces.

Les faits

Les cofondatrices de Ricursive Intelligence, Anna Goldie et Azalia Mirhoseini, estiment qu’une conception plus efficace des puces pourrait contribuer à résoudre la crise du calcul. Lors de TechCrunch Disrupt, elles ont présenté une IA capable de concevoir des puces, d’apprendre de chaque itération et d’améliorer les conceptions suivantes, avec pour objectif d’automatiser et d’accélérer le processus. Anna Goldie a déclaré que la demande de capacité de calcul pourrait être multipliée par au moins 10 000 au cours des cinq prochaines années. Selon elle, plutôt que de construire 10 000 fois plus de centres de données, il faut concevoir des puces utilisant plus efficacement la bande passante, les wafers et les unités de fabrication. Les fondatrices affirment que l’IA remet en cause les méthodes traditionnelles de conception en découvrant des agencements inhabituels susceptibles de dépasser les solutions conventionnelles. AlphaChip, le système d’IA qu’elles ont précédemment développé, a notamment produit une organisation circulaire des composants, décrite comme une forme de « donut », qui a d’abord surpris les ingénieurs avant de s’avérer efficace. Ricursive Intelligence cherche également à optimiser les puces dans leur ensemble, plutôt qu’à les diviser en dizaines de blocs plus petits. Anna Goldie estime qu’une conception réalisée en une semaine, contre six mois, un an ou deux ans selon les projets, permettrait d’envisager davantage de puces personnalisées pour des applications variées, notamment dans l’espace, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et l’informatique biologique.

Pourquoi c’est important

L’approche défendue par Ricursive Intelligence vise à répondre à la croissance de la demande de calcul non seulement par l’augmentation du nombre de centres de données, mais aussi par l’amélioration de l’efficacité des puces. Elle place la conception matérielle au cœur de la recherche de gains sur la bande passante, les wafers et les unités de fabrication. La réduction du temps de conception pourrait aussi élargir le nombre de composants économiquement envisageables. Des puces personnalisées pour des usages plus spécialisés deviendraient alors compatibles avec des cycles de développement plus courts, tout en ouvrant la voie à une meilleure efficacité énergétique.

Questions fréquentes

Que développe Ricursive Intelligence ?

La startup développe une IA capable de concevoir des puces, d’apprendre de chaque itération et d’améliorer les conceptions suivantes.

Quelle hausse de la demande de calcul est anticipée ?

Anna Goldie évoque une demande de calcul au moins 10 000 fois supérieure dans les cinq prochaines années.

Qu’est-ce qu’AlphaChip ?

AlphaChip est un système d’IA précédemment développé par les fondatrices, qui a produit un agencement circulaire de composants jugé efficace.

Quelle méthode de conception Ricursive privilégie-t-elle ?

La startup optimise les puces dans leur ensemble plutôt que de les répartir en dizaines de blocs plus petits.

Quels domaines pourraient bénéficier de puces personnalisées ?

Les applications citées comprennent l’espace, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et l’informatique biologique.

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Rédaction spécialisée dans la veille et l'analyse de l'actualité de l'intelligence artificielle, des puces IA, des robots, des agents IA et de la recherche.