De quelle façon les transistors 5 nm d’IBM vont-ils permettre l’apprentissage approfondi de l’Internet des objets ainsi que d’autres technol

contour de la tête d’une personne avec des symboles techniques

 

 

Mon arrière-grand-mère est née à une époque où la majorité des gens utilisaient des chevaux et des charrettes pour se déplacer. À la fin de sa vie, elle avait vu des avions, des ordinateurs et des engins spatiaux. La technologie au siècle dernier s'est développée rapidement, et ce siècle promet la même évolution. La loi de Moore a été l’une des mesures du rythme des progrès faits. Alors que de nombreux experts avaient prédit sa fin, la loi de Moore est toujours aussi valide de nos jours. La dernière preuve des progrès électroniques est l'évolution d’IBM dans la taille des transistors. IBM a pu fabriquer récemment des transistors 5 nm qui vont grandement améliorer la vitesse de calcul et réduire les besoins de puissance. Cette découverte vient au bon moment, car le traitement des données et la puissance consommée ont limité jusqu’à présent plusieurs industries émergentes. Cette percée va faciliter des secteurs comme l’intelligence artificielle (IA), l’Internet des objets (IoT) et les véhicules autonomes.

Les transistors 5 nm

IBM vient de publier un blog la semaine dernière décrivant sa découverte récente d’une architecture de transistors 5 nm. Ses ingénieurs ont réalisé cet exploit en abandonnant l’arrangement actuel vertical FinFET en faveur d'un système de couches horizontales. Ce nouvel agencement permettra d’augmenter le nombre maximal de transistors sur une puce de 20 milliards à 30 milliards. Les transistors 5 nm offriront des avantages majeurs par rapport aux technologies actuelles, en particulier au niveau de la puissance consommée et de la vitesse de traitement.

De nombreuses industries souffrent d’un manque de puces à basse puissance. En raison de l’explosion de l’IoT, les systèmes embarqués ont besoin de puces capables d’effectuer des calculs avancés tout en étant alimentées par de petites batteries. Les experts prédisent que ces nouvelles puces utilisant la technologie 5 nm seront en mesure d’effectuer le même type de calculs que l'on fait actuellement en consommant 75 % d’énergie en moins. Cela signifie que des téléphones mobiles pourraient fonctionner 2 ou 3 jours avec la même charge.

Si vous vous souciez peu des économies d’énergie, peut-être que l’augmentation de la vitesse va plus vous intéresser. Quand ils seront utilisés à leur potentiel maximum, les transistors d’IBM seront en mesure d’effectuer des calculs en étant 40 % plus rapides que les processeurs d’aujourd’hui. L’apprentissage automatique et les voitures autonomes, par exemple, deviendront réalisables avec une telle puissance de calcul.

Ainsi, vous pourrez soit économiser 75 % de votre puissance, soit traiter les données en étant 40 % plus rapide. Regardons les applications qui bénéficieront le plus de ces avantages.

 

une ville intelligente

L’IoT va avoir besoin de processeurs à basse puissance, tels que les puces utilisant la technologie 5 nm.
 

 

L’intelligence artificielle

Dans les années 1950, Alan Turing a fait l’hypothèse du « test de Turing » selon lequel, pour qu’un ordinateur soit reconnu comme étant « conscient », un interrogateur humain doit être incapable de dire si les réponses qu’il reçoit proviennent ou non d’une personne. Nombre de personnes considèrent ce test comme la preuve d’une véritable intelligence artificielle. Cependant, le but de l’IA ne consiste pas simplement à tromper les humains, mais aussi à permettre aux machines de tirer des enseignements et de réagir aux situations nouvelles. Les voitures autonomes auront besoin d’intelligence artificielle pour conduire dans l’environnement aléatoire d’une route encombrée. L’IA sera également utile pour les appareils IoT afin de leur permettre d’interagir intelligemment avec leur environnement.

Le problème, c’est qu’aucun ordinateur n’a réussi à passer le test de Turing, principalement parce qu’aucun d’eux ne dispose de la puissance de traitement nécessaire. L’IA n’a pas besoin de réseaux neuronaux, composés de puces puissantes capables de traiter d’énormes quantités d’informations sur leur environnement. Nvidia a annoncé l’an dernier son projet consistant en la fabrication d'un nouveau CI axé sur l’apprentissage automatique et doté de 15 milliards de transistors. La découverte récente d’IBM va doubler ce nombre, ce qui en fait un excellent choix pour les réseaux de neurones d’apprentissage approfondi.

L’Internet des objets

Quand je pense à l’IoT, je ne pense pas aux appareils qui ont besoin des microprocesseurs les plus récents et les plus performants. Je pense aux objets quotidiens qui disposent de la fonctionnalité Bluetooth. Cependant, ce dont l’IoT a besoin, ce n’est pas de la vitesse de la technologie d’IBM, mais de l’économie d’énergie.

Les appareils IoT doivent souvent utiliser des batteries leur permettant de fonctionner pendant des jours ou des années. Ils peuvent également utiliser des microsystèmes électromécaniques (MEMS) de collecte d’énergie ou d’autres dispositifs de collecte d’énergie sur place. Si un gadget utilise une batterie ou une technique de collecte d’énergie, l’énergie dont il dispose est généralement très limitée. La détection et le traitement des données consomment de l’énergie. Ces données doivent aussi souvent être transmises sur les réseaux. Des puces de 5 nm consommant 75 % en moins permettront à l’IoT d’économiser davantage d’énergie pour la transmission des données et la télédétection.

 

 

voiture électrique autonome sur la route
Les voitures autonomes auront besoin de 30 milliards de transistors utilisant la technologie de 5 nm pour parcourir les routes.

 

 

Les véhicules autonomes

Les voitures étaient des systèmes presque entièrement mécaniques à l’exception des klaxons et des sirènes. Maintenant les experts estiment que jusqu’à 70 % des nouvelles voitures sur les routes seront connectées d’ici à 2020. Toutefois, la connectivité n’est qu’un des aspects électroniques des voitures nouvelle génération. En plus de la communication, les voitures devront également lire de grandes quantités de données provenant de capteurs. Une fois que ces données seront collectées, elles seront traitées et éventuellement transmises à des tiers. Tout cela va demander bien plus de puissance de traitement que celle qui est actuellement disponible.

Les véhicules « autonomes » actuels ne sont en fait pas entièrement autonomes. Ils ont toujours besoin d’un pilote qui soit alerte et est prêt à prendre les commandes en cas de problème. Les systèmes d’aide à la conduite avancés (ADAS), comme la nouvelle version du pilote automatique de Tesla, nécessiteront toujours de l’attention, mais ils donnent plus de contrôle à la voiture. Pour que les voitures deviennent entièrement autonomes, celles-ci auront besoin d’incorporer toute une série de capteurs et de mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique. Intel estime que ces fonctions exigeront des voitures capables de traiter jusqu’à 1 Go de données par seconde. Tesla a dû passer à un processeur 40 fois plus rapide que le modèle précédent pour pouvoir mettre à niveau son pilote automatique. Pour atteindre le prochain niveau de navigation autonome, des puces telles que celles d’IBM seront nécessaires.

Les percées scientifiques ont toujours des conséquences d’une portée considérable, mais il est aussi très utile de regarder leurs utilisations à court terme. Alors que les transistors 5 nm sont encore à plusieurs années de leur mise sur le marché, une fois qu’ils seront disponibles, ils posséderont des avantages significatifs. La faible puissance consommée et la vitesse de traitement accrue des puces de 5 nm permettront à plusieurs secteurs de se développer et de réaliser leur potentiel. L’intelligence artificielle, l’IoT et les véhicules autonomes seront parmi les plus grands bénéficiaires de cette technologie.

Que les processeurs soient grands ou petits, ils doivent tous tenir sur vos circuits imprimés. La conception de cartes utilisant cette nouvelle génération de technologie ne sera pas facile. C’est pourquoi vous devez utiliser un logiciel capable de vous aider comme CircuitStudio. Celui-ci dispose de toutes sortes d’outils qui vous aideront à concevoir des applications très variées.

Vous avez d’autres questions concernant les puces du futur ? Contactez un expert d’Altium.

 
 
 
 
 
 
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