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Récompense

Nathaly Mermet - 24/05/2013

De l’avenir des accélérateurs pour l’efficacité énergétique

Olivier Temam, directeur de recherche Inria et responsable de l'action exploratoire ByMoore, s’est vu décerner un Google Research Award pour ses recherches sur les architectures de calcul alternatives. La « tendance » est à la conception d'accélérateurs (circuits spécialisés) à base de réseaux de neurones destinés aux systèmes embarqués - tels les data centers - et au service du machine-learnin g.

Dans quel contexte se placent vos travaux ?

Le contexte est celui de l’obsolescence de la loi de Moore *, qui prédisait dans les années 70 que la taille des transistors serait divisée par 2 tous les 18 à 24 mois environ… ce qui s’est vérifié pendant 40 ans mais a désormais atteint les limites . Grâce à deux bénéfices essentiels – l’augmentation du nombre de transistors par unité de surface d’une part et leur vitesse de commutation d’autre part - les performances des ordinateurs se sont améliorées durant 4 décennies. Or plusieurs chocs technologiques survenus depuis 2004 sont venus entraver l’amélioration continue de la puissance des architectures de processeurs, notamment à cause de la consommation énergétique, source de dissipation de chaleur. Effectivement, lorsque les transistors commutent ils dégagent davantage d’énergie thermique par unité de temps.

Quels sont alors les défis aujourd’hui et quelles sont les tendances ?

Dès 2004 l’idée a été de s’orienter vers des processeurs multicœurs  (constitués donc de plusieurs processeurs). Depuis 2010, de nouvelles contraintes énergétiques  rendent impossible l’utilisation simultanée de tous les transistors, et forcent à s’éloigner des processeurs/multi-cœurs pour aller vers des circuits plus spécialisés, et donc plus efficaces énergétiquement.
Toute la difficulté est actuellement de trouver un compromis entre la flexibilité des circuits et leur efficacité . Il s’agit donc d’un jeu délicat pour résoudre l’équation de la meilleure efficacité avec la moindre consommation.

Pourquoi ce Google Research Award ?

Architecture SPIDER, projet Arch2Neu

Toute une panoplie d’applications (reconnaissance vocale, de musique, d’images, navigation GPS, etc.) sont concernées par la notion de circuits spécialisés , qui permet de gagner un facteur 100 environ en terme d’efficacité énergétique tout en allant plus vite. ByMoore s’est concentrée sur l’introduction d’accélérateurs à base de réseaux de neurones  pour plusieurs raisons : d’abord le très grand nombre d’applications basées sur le machine-learning , l’existence de nouveaux algorithmes de machine-learning  très performants (Deep Neural Networks ), et la capacité des réseaux de neurones à tolérer les défauts de fabrication. L’Action Exploratoire ByMoore étant maintenant terminée, elle va devenir le projet NIAC (Neuro Inspired Accelerators for Computing ) exprimant ce focus particulier.

Que vous apporte réellement ce soutien du géant Google ?

Au-delà de l’aide financière, Google nous apporte deux éléments : d’abord une validation du potentiel de cette voie de recherche  non conventionnelle, et ensuite un retour précieux sur les caractéristiques et fonctionnalités  les plus importantes de ces accélérateurs.

Comment se dessine l’avenir ?

Si nous parvenons à démontrer des gains suffisants en énergie et/ou performance avec ces accélérateurs à base de réseaux de neurones pour des applications réelles (telles que celles de Google), nous augmentons la probabilité qu’ils soient un jour intégrés dans les systèmes de calcul, et nous aidons à transformer ces systèmes du tout-processeur en une combinaison de processeurs et d’accélérateurs.   
* loi édictée par Gordon Moore, co-fondateur de la société Intel

Mots-clés : Inria Saclay Île-de-France Google research award Olivier Temam Processeur Réseaux de neurones

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