La startup londonienne Vaire Computing a mis au point une puce IA capable de se servir d'une partie de l'énergie qui l'alimente. De quoi répondre aux problématiques de consommation posées par cette technologie.

L'intelligence artificielle, ça consomme. Derrière chaque requête à ChatGPT et consorts, même la plus simple, des serveurs tournent à plein régime pour que les utilisateurs obtiennent leurs réponses avec un minimum d'attente.

C'est bien simple : l'IA pourrait passer devant le bitcoin en terme de quantité d'énergie nécessaire à son fonctionnement. Impossible de diminuer la voilure cela dit, bien au contraire. Tout tend vers une augmentation de la consommation à mesure que les systèmes deviennent de plus en plus sophistiqués.

Quelles sont alors les solutions pour limiter la casse ? La startup londonienne Vaire Computing a eu une idée qui vient de passer l'épreuve de la démonstration de faisabilité. Une puce IA qui consomme moins en réutilisant une partie de l'énergie qu'on lui injecte. La prouesse est rendue possible par un changement assez radical dans la façon de concevoir le composant.

Une puce IA capable de (presque) s'auto-alimenter, comment est-ce possible ?

Quand un processeur IA traite une opération, il génère des 1 et des 0. Ces derniers ne servent qu'une seule fois avant d'être effacés, ce qui crée de la chaleur. La puce Ice River de Vaire Computing est quant à elle capable de conserver les informations initiales pour s'en resservir lors d'une autre opération, ce qui évite de perdre la chaleur due à leur effacement.

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Ensuite, il faut savoir que les composants IA actuels changent rapidement de voltage, un peu comme si un marteau les frappait pour changer les 1 en 0 et inversement. Là aussi, cela dégage de la chaleur. Au lieu de ça, l'Ice River fonctionne plus comme un pendule où l'énergie va et vient à un rythme plus graduel. Le voltage change alors de manière moins abrupte.

Forte de ces deux systèmes, la puce de Vaire Computing consomme environ 30 % d'énergie en moins qu'une autre pour la même tâche. Des résultats encourageants qui ne doivent pas faire oublier une chose : il s'agit d'une preuve de concept. La route est encore longue avant une éventuelle commercialisation et, in fine, une adoption par un maximum d'entreprises du secteur.

Source : ScienceNews