Des chercheurs de l'International Neuromorphic Systems (ICNS) de l'université Western Sydney ont dévoilé le superordinateur DeepSouth, prévu pour être activé en 2024. Inspiré du cerveau humain, ce superordinateur utilise la technologie TrueNorth d'IBM pour simuler des réseaux neuronaux à l'échelle réelle. Avec une capacité de 228 billions d'opérations synaptiques par seconde, DeepSouth vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain pour comprendre efficacement le traitement de l'information tout en minimisant la consommation d'énergie. Le superordinateur a été baptisé DeepSouth, en hommage au système TrueNorth d'IBM, qui a été à l'origine des efforts visant à construire des machines simulant de vastes réseaux de neurones à pointes, et à Deep Blue, qui a été le premier ordinateur à devenir champion du monde d'échecs. Le nom est également un clin d'œil à sa situation géographique.
La nouvelle ère de l'informatique cognitive pose le grand défi de développer des systèmes capables de traiter des quantités massives de données multisensorielles bruyantes. Ce type d'informatique intelligente pose un ensemble de contraintes, notamment le fonctionnement en temps réel, la faible consommation d'énergie et l'évolutivité, qui exigent une rupture radicale avec la conception des systèmes conventionnels. Les architectures inspirées du cerveau sont extrêmement prometteuses dans ce domaine.
En se distinguant des superordinateurs traditionnels, DeepSouth pourrait révolutionner des domaines tels que la détection, la recherche biomédicale, la robotique, l'exploration spatiale et les applications d'intelligence artificielle, offrant des perspectives prometteuses pour des avancées dans ces domaines.
Conception et flux d'outils d'une puce neurosynaptique programmable de 65 mW et 1 million de neurones
IBM a développé TrueNorth, un processeur neurosynaptique en temps réel de 65 mW qui met en œuvre une architecture non-von Neumann, à faible consommation d'énergie, hautement parallèle, évolutive et tolérante aux défauts. Avec 4096 cœurs neurosynaptiques, la puce TrueNorth contient 1 million de neurones numériques et 256 millions de synapses étroitement interconnectés par une infrastructure de routage pilotée par les événements.
L'implémentation entièrement numérique de 5,4 milliards de transistors exploite les tendances actuelles de mise à l'échelle du CMOS, tout en assurant une correspondance univoque entre le matériel et le logiciel. Avec des paramètres de conception aussi agressifs et l'architecture TrueNorth en rupture avec les architectures dominantes, il est clair que les outils de conception assistée par ordinateur (CAO) conventionnels ne pouvaient pas être utilisés pour la conception.
IBM a donc mis au point une nouvelle méthodologie de conception qui comprend des circuits mixtes asynchrones et synchrones et un flux d'outils complet pour la construction d'une puce neurosynaptique à faible consommation d'énergie et pilotée par les événements. La puce TrueNorth est entièrement configurable en termes de connectivité et de paramètres neuronaux afin de permettre des configurations personnalisées pour un large éventail d'applications cognitives et de perception sensorielle.
Afin de réduire l'énergie de communication du système, des outils de placement CAO à très grande échelle ont été placé, indépendants des applications, pour cartographier les réseaux neuronaux logiques aux emplacements physiques des cœurs neurosynaptiques sur les puces TrueNorth.
IBM a ainsi démontré avec succès l'utilisation de systèmes basés sur TrueNorth dans de multiples applications, y compris la reconnaissance visuelle d'objets, avec des performances supérieures et une consommation d'énergie inférieure de plusieurs ordres de grandeur à celles des mêmes algorithmes exécutés sur des architectures de von Neumann.
La puce TrueNorth et son flux d'outils servent de blocs de construction pour les futurs systèmes cognitifs et donnent aux concepteurs l'occasion de développer de nouvelles architectures et de nouveaux systèmes inspirés du cerveau sur la base des connaissances acquises dans le cadre de cet article.
Efficience Énergétique et Intelligence Artificielle
Comme dit précédemment, le premier superordinateur au monde capable de simuler des réseaux à l'échelle du cerveau humain a été annoncé par des chercheurs du Centre international pour les systèmes neuromorphiques (ICNS) de l'université Western Sydney.
DeepSouth utilise un système neuromorphique qui imite les processus biologiques, en utilisant du matériel pour émuler efficacement de grands réseaux de neurones en pointes à 228 billions d'opérations synaptiques par seconde, ce qui rivalise avec le taux estimé d'opérations dans le cerveau humain.
Le directeur de l'ICNS, le professeur André van Schaik, explique que DeepSouth se distingue des autres superordinateurs car il est conçu pour fonctionner comme des réseaux de neurones, ce qui nécessite moins d'énergie et permet une plus grande efficacité. Cela contraste avec les superordinateurs optimisés pour des charges de calcul plus traditionnelles, qui sont gourmands en énergie.
« Les progrès dans notre compréhension de la manière dont les cerveaux calculent en utilisant les neurones sont entravés par notre incapacité à simuler à grande échelle des réseaux semblables à ceux du cerveau. La simulation de réseaux de neurones à pointes sur des ordinateurs standard utilisant des unités de traitement graphique (GPU) et des unités centrales de traitement (CPU) multicœurs est tout simplement trop lente et trop gourmande en énergie. Notre système va changer cela », a déclaré le professeur van Schaik.
« Cette plateforme nous permettra de mieux comprendre le cerveau et de développer des applications informatiques à l'échelle du cerveau dans divers domaines, notamment la détection, la biomédecine, la robotique, l'espace et les applications d'intelligence artificielle à grande échelle. »
Le professeur van Schaik a expliqué que, dans la pratique, cela conduira à des avancées dans le domaine des appareils intelligents, tels que les téléphones mobiles, les capteurs pour la fabrication et l'agriculture, ainsi que des applications d'IA moins gourmandes en énergie et plus intelligentes. Cela permettra également de mieux comprendre le fonctionnement d'un cerveau humain sain ou malade.
L'équipe ICNS de l'université Western Sydney a collaboré avec des partenaires du domaine neuromorphique pour développer ce projet novateur, avec des chercheurs de l'université de Sydney, de l'université de Melbourne et de l'université d'Aix-la-Chapelle, en Allemagne. DeepSouth sera basé à l'université Western Sydney et contribuera de manière décisive à la croissance de la région en tant que pôle de haute technologie. Il devrait être opérationnel d'ici avril 2024.
Principaux avantages de DeepSouth
Traitement parallèle ultrarapide et à grande échelle utilisant beaucoup moins d'énergie : Notre cerveau est capable de traiter l'équivalent d'un exaflop - un milliard de milliards (1 suivi de 18 zéros) d'opérations mathématiques par seconde - avec seulement 20 watts d'énergie. Grâce à l'ingénierie neuromorphique qui simule le fonctionnement de notre cerveau, DeepSouth peut traiter rapidement des quantités massives de données, en utilisant beaucoup moins d'énergie, tout en étant beaucoup plus petit que les autres superordinateurs.
Évolutivité : Le système est également évolutif, ce qui permet d'ajouter du matériel pour créer un système plus grand ou de réduire l'échelle pour des applications portables plus petites ou plus rentables.
Reconfigurable : L'utilisation de réseaux de portes programmables (FPGA) facilite la reprogrammation du matériel, ce qui permet d'ajouter de nouveaux modèles de neurones, des schémas de connectivité et des règles d'apprentissage, surmontant ainsi les limitations observées dans d'autres systèmes informatiques neuromorphiques dotés d'un matériel conçu sur mesure. DeepSouth sera accessible à distance grâce à une interface permettant de décrire les modèles neuronaux et de concevoir des réseaux neuronaux dans le langage de programmation populaire Python.
Le développement de cette interface permet aux chercheurs d'utiliser la plateforme sans avoir besoin d'une connaissance détaillée de la configuration matérielle.
Disponibilité commerciale : L'utilisation de matériel disponible dans le commerce garantit des améliorations continues du matériel, indépendamment de l'équipe qui conçoit le superordinateur, ce qui permet de surmonter les limitations observées dans d'autres systèmes de calcul neuromorphique utilisant du matériel conçu sur mesure. La conception et la fabrication de puces personnalisées prennent beaucoup de temps et coûtent des dizaines de millions de dollars chacune. L'utilisation de matériel configurable disponible dans le commerce signifie que le prototype serait facile à reproduire dans les centres de données du monde entier.
Intelligence artificielle : En imitant le cerveau, nous pourrons créer des moyens plus efficaces d'entreprendre des processus d'intelligence artificielle que nos modèles actuels.
La simulation des réseaux neuronaux à l'échelle réelle pose des défis complexes
L'avènement du superordinateur "DeepSouth" suscite à la fois fascination et interrogations. Sur le plan positif, cette avancée technologique dévoile une ambition impressionnante de reproduire le fonctionnement du cerveau humain à l'échelle réelle, en utilisant la technologie TrueNorth d'IBM. La capacité de réaliser 228 billions d'opérations synaptiques par seconde témoigne d'une puissance de calcul extraordinaire, comparable à celle du cerveau humain.
L'objectif de comprendre efficacement le traitement de l'information tout en minimisant la consommation d'énergie est louable, car cela pourrait ouvrir la voie à des avancées significatives dans des domaines cruciaux tels que la détection, la recherche biomédicale, la robotique, l'exploration spatiale et les applications d'intelligence artificielle. L'efficacité énergétique et la compacité physique de DeepSouth, comparées aux supercalculateurs traditionnels, suggèrent des implications positives en termes de durabilité et d'utilisation responsable des ressources.
Cependant, il est essentiel d'aborder cette avancée avec une dose de prudence. La simulation des réseaux neuronaux à l'échelle réelle pose des défis complexes, et le fait de prétendre imiter entièrement le fonctionnement du cerveau humain soulève des questions éthiques et philosophiques. La compréhension actuelle du cerveau humain est loin d'être complète, et prétendre reproduire ses mécanismes complexes pourrait entraîner des conséquences imprévues.
De plus, la référence à la révolution potentielle dans plusieurs domaines laisse entrevoir des attentes élevées, et il est important de rester conscient que la mise en œuvre pratique de DeepSouth dans des applications réelles nécessitera des évaluations approfondies et une intégration soigneuse. La technologie neuromorphique elle-même, bien que prometteuse, est encore relativement nouvelle, et son impact réel sur des secteurs tels que la biomédecine ou la robotique reste à démontrer.
DeepSouth représente une avancée technologique ambitieuse qui suscite à juste titre l'enthousiasme pour ses implications potentielles dans divers domaines. Cependant, il est crucial de maintenir une perspective équilibrée, de surveiller de près son développement et de considérer de manière critique les répercussions éthiques et sociétales associées à la simulation du cerveau humain à grande échelle.
Source : Western Sydney University
Et vous ?
Le superordinateur DeepSouth dévoilé par les chercheurs de l'université Western Sydney a-t-il des aspects positifs ou favorables à mettre en avant ? À votreavis, DeepSouth parvient-il réellement à imiter le fonctionnement du cerveau humain ? Quelles sont les limites de cette comparaison en termes de complexité neuronale et de compréhension réelle du cerveau ? Quels seraient les défis éthiques potentiels associés à la simulation à grande échelle du cerveau humain, en particulier en ce qui concerne la confidentialité des données et la possible émergence de conscience artificielle ? Comment DeepSouth peut-il potentiellement influencer l'emploi, en particulier dans les secteurs où son utilisation est envisagée, et quels sont les efforts pour atténuer tout impact négatif sur l'emploi humain ?Voir aussi :
Frontier, à base de processeurs AMD, reste le supercalculateur le plus rapide au monde et le seul système dont les performances HPL dépassent un Exaflop/s Jupiter, le premier supercalculateur exascale d'Europe, fonctionnera sur ARM au lieu de x86. Le français SiPearl fournira les processeurs Rhea, l'Europe cherchant à obtenir son indépendance hardware Le gouvernement français investit plus de 40 millions d'euro dans le programme NumPex, pour doter la France des briques logicielles nécessaires à l'accueil d'un supercalculateur exascale