Nous sommes au bord des plus grands changements dans l’ADN de l’informatique et ce n’est pas seulement le quantique qui arrive
En savoir plus : l’avenir des processeurs
Les ordinateurs sont construits autour de la logique : effectuer des opérations mathématiques à l’aide de circuits. La logique est construite autour de choses telles que les additionneurs – pas le serpent ; le circuit de base qui additionne deux nombres. C’est aussi vrai des microprocesseurs d’aujourd’hui que de tous ceux qui remontent au tout début de l’histoire de l’informatique. Vous pouvez revenir à un boulier et constater que, à un certain niveau fondamental, il fait la même chose que votre PC de jeu brillant. C’est juste beaucoup, beaucoup moins capable.
De nos jours, les processeurs peuvent effectuer de nombreux calculs mathématiques en utilisant n’importe quel nombre de circuits complexes dans une seule horloge. Et bien plus que simplement additionner deux nombres. Mais pour accéder à votre nouveau processeur de jeu brillant, il y a eu un processus d’itération sur les ordinateurs classiques qui l’ont précédé, remontant à des siècles.
Comme vous pouvez l’imaginer, construire quelque chose de complètement différent est un peu délicat, mais c’est ce que certains s’efforcent de faire, avec des technologies comme l’informatique quantique et neuromorphique, deux concepts distincts qui pourraient changer l’informatique pour de bon.
« L’informatique quantique est une technologie dont nous avons pris l’habitude d’entendre parler, du moins par son nom, et qui est toujours mentionnée comme » l’avenir de l’informatique « », déclare Carlos Andrés Trasviña Moreno, coordinateur de l’ingénierie logicielle au CETYS Ensenada.
Les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, ou bits quantiques. Contrairement à un bit classique, qui ne peut exister que dans l’un des deux états, ces qubits peuvent exister dans deux états et une superposition de ces deux états. C’est zéro, un, ou à la fois zéro et un en même temps. Et si cela semble terriblement déroutant, c’est parce que c’est le cas, mais il a aussi un immense potentiel.
On s’attend à ce que les ordinateurs quantiques soient suffisamment puissants pour casser le cryptage «incassable» moderne, accélérer la découverte de la médecine, remodeler la façon dont l’économie mondiale transporte les marchandises, explorer les étoiles et révolutionner à peu près tout ce qui implique un calcul massif des nombres.
Le problème est que les ordinateurs quantiques sont extrêmement difficiles à fabriquer, et peut-être encore plus difficiles à faire fonctionner.
« L’un des principaux inconvénients de l’informatique quantique est sa forte consommation d’énergie, car elle fonctionne avec des algorithmes d’une complexité bien supérieure à celle de n’importe quel processeur actuel », poursuit Moreno. « En outre, cela nécessite un environnement de températures proches du zéro absolu, ce qui aggrave les besoins en énergie du système. Enfin, ils sont extrêmement sensibles aux perturbations environnementales telles que la chaleur, la lumière et les vibrations.
Nous grattons la surface avec l’informatique quantique.
Marcus Kennedy, Intel
« N’importe lequel d’entre eux peut modifier les états quantiques actuels et produire des résultats inattendus. »
Et bien que vous puissiez en quelque sorte copier la fonction de la logique classique avec des qubits – nous ne partons pas entièrement de zéro dans le développement de ces machines – pour exploiter la puissance d’un ordinateur quantique, il faut de nouveaux algorithmes quantiques complexes que nous commençons à peine à maîtriser. .
IBM est une entreprise qui investit massivement dans l’informatique quantique, visant à créer un ordinateur quantique avec 4 158 qubits ou plus d’ici 2025. Google a également ses doigts dans le quantique.
Certes, nous sommes encore loin de la «suprématie quantique» omniprésente, qui est le moment où un ordinateur quantique est meilleur que les meilleurs supercalculateurs classiques d’aujourd’hui. Google a affirmé avoir fait exactement cela en 2019, bien que cela se soit peut-être avéré être une réalisation de niche, mais néanmoins impressionnante. Quoi qu’il en soit, concrètement, nous n’en sommes pas encore là.
Ils sont vraiment pénibles à comprendre, pour le dire scientifiquement. Mais cela n’a jamais arrêté un bon ingénieur pour le moment.
« Je pense que nous grattons la surface là-bas avec l’informatique quantique. Et encore une fois, tout comme nous avons enfreint les lois de la physique avec le silicium encore et encore et encore, je pense que nous enfreignons les lois de la physique ici aussi », Marcus Kennedy, directeur général des jeux chez Intel, me le dit.
Marcus Kennedy
Il y a un potentiel plus immédiat pour l’avenir de l’informatique dans l’intelligence artificielle, votre mot à la mode préféré en 2023. Mais c’est vraiment un développement massif et qui change la vie de beaucoup, et je ne parle pas seulement de ce chatbot au son intelligent et légèrement trop argumentatif dans votre navigateur. Nous ne faisons qu’effleurer la surface des utilisations de l’IA aujourd’hui, et pour débloquer ces utilisations plus profondes et plus percutantes, un tout nouveau type de puce est en préparation.
« L’informatique neuromorphique est, à mon avis, l’alternative la plus viable [to classical computing] », dit Moreno.
« Dans un sens, nous pourrions dire que les ordinateurs neuromorphiques sont des réseaux de neurones biologiques implémentés sur du matériel. On pourrait penser qu’il s’agit simplement de traduire un perceptron en tensions et en portes, mais c’est en fait une imitation plus proche du fonctionnement du cerveau, de la façon dont les neurones réels communiquent entre eux. l’autre par synapse. »
Qu’est-ce que l’informatique neuromorphique ? Les réponses dans le nom, neuro, sens lié au système nerveux. Un ordinateur neuromorphique vise à imiter le plus grand ordinateur et la création la plus complexe jamais connue de l’homme : le cerveau.
« Je pense que nous arriverons à un point où la capacité de traitement de ces puces neuromorphiques dépassera de loin la capacité de traitement d’une puce monolithique basée sur une architecture x86, un type d’architecture traditionnel. Parce que la façon dont le cerveau fonctionne, nous savons qu’il a la capacité et la capacité qui dépassent de loin tout le reste », dit Kennedy.
« Le type de système le plus efficace a tendance à ressembler beaucoup aux choses que vous voyez dans la nature. »
Les puces neuromorphiques n’ont pas encore atteint leur moment de percée, mais elles arrivent. Intel a quelques puces neuromorphiques en développement aujourd’hui, Loihi et Loihi 2.
Et qu’est-ce qu’une puce neuromorphique, vraiment ? Eh bien, c’est un cerveau, avec des neurones et des synapses. Mais comme ils sont toujours fabriqués à partir de silicium, considérez-les comme une sorte d’hybride entre une puce informatique classique et la biologie du cerveau.
Et pas nécessairement un gros cerveau – Loihi 2 a 1 million de neurones et 120 millions de synapses, ce qui est de plusieurs ordres de grandeur plus petit qu’un cerveau humain avec environ 86 milliards de neurones et trillions des synapses. Il est difficile de tous les compter, comme vous pouvez l’imaginer, donc nous ne savons pas vraiment précisément, mais nous avons de gros cerveaux. Vous pouvez vous en vanter autant que vous voulez auprès de vos compagnons animaux au cerveau plus petit.
On estime qu’un cafard a autant de synapses que Loihi 2, pour une meilleure compréhension de l’échelle de matière grise dont nous parlons ici.
« Nous affirmons que vous n’avez pas besoin d’être aussi complexe que le cerveau a sa fonction, mais si vous allez faire de l’informatique, vous avez juste besoin de certaines des fonctions de base d’un neurone et d’une synapse pour le faire fonctionner », a déclaré le Dr. Mark Dean me l’a dit en 2021.
Dr Mark Dean
L’informatique neuromorphique a beaucoup de place pour se développer, et avec un intérêt croissant pour l’IA, cette technologie naissante pourrait s’avérer être la clé pour alimenter ces modèles d’IA toujours plus impressionnants sur lesquels vous continuez à lire.
La quantité de puissance de traitement dépasserait n’importe lequel des produits existants avec seulement une fraction de l’énergie.
Carlos Moreno, CETYS Ensenada
Vous pourriez penser que les modèles d’IA fonctionnent très bien aujourd’hui, principalement grâce aux cartes graphiques de Nvidia qui font le show. Mais la raison pour laquelle l’informatique neuromorphique est si alléchante pour certains est « qu’elle peut réduire considérablement la consommation d’énergie d’un processeur, tout en gérant les mêmes capacités de calcul que les puces modernes », explique Moreno.
« En comparaison, le cerveau humain est capable de centaines de téraflops de puissance de traitement avec seulement 20 watts de consommation d’énergie, tandis qu’une carte graphique modeste peut produire 40 à 50 téraflops de puissance avec une consommation d’énergie de 450 watts. »
Fondamentalement, « si un processeur neuromorphique devait être développé et implémenté dans un GPU, la quantité de puissance de traitement dépasserait n’importe lequel des produits existants avec seulement une fraction de l’énergie. »
Cela semble attrayant ? Oui, bien sûr. Une consommation d’énergie réduite n’est pas seulement énorme pour la puissance de calcul potentielle qu’elle pourrait apporter, elle est énorme pour utiliser moins d’énergie, ce qui a également des effets d’entraînement sur le refroidissement.
« Changer l’architecture de l’informatique nécessiterait également la mise en œuvre d’un paradigme de programmation différent, ce qui en soi sera également un exploit impressionnant », poursuit Moreno.
Construire une puce neuromorphique est une chose, la programmer en est une autre. C’est l’une des raisons pour lesquelles le cadre informatique neuromorphique d’Intel est open-source, vous avez besoin de beaucoup de mains sur le pont pour faire décoller ce type de projet.
« Ce que nous n’avons pas encore découvert, c’est le logiciel qui permet d’exploiter la structure », déclare Kennedy. « Et pour que vous puissiez créer une puce qui ressemble beaucoup à un cerveau, le logiciel est vraiment ce qui la fait fonctionner comme un cerveau. Et à ce jour, nous n’avons pas cassé cet écrou. »
Il faudra un certain temps avant de remplacer entièrement les accélérateurs d’IA par quelque chose qui ressemble à un cerveau. Ou des additionneurs et des fonctions binaires, qui sont aussi vieux que l’informatique elle-même, avec des ordinateurs quantiques. Pourtant, des tentatives expérientielles ont déjà commencé à remplacer l’informatique classique telle que nous la connaissons.
Une percée récente revendiquée par Microsoft voit la société très optimiste quant à l’avenir du quantique, et il y a aussi eu récemment IBM prédit que les ordinateurs quantiques surpasseront les ordinateurs classiques dans des tâches importantes d’ici deux ans.
Pour reprendre les mots de Kennedy d’Intel, « Je pense que nous y arrivons. »