Cet article met en lumière l'évolution et le rôle de la technologie des semi-conducteurs dans l'avènement de l'IA. Il explore également la coévolution de l'IA et des semi-conducteurs, des puces dédiées à l'IA comme les GPU, TPU et NPU à l'informatique neuromorphique et quantique.

Avec la croissance du secteur de l'IA, les grandes entreprises technologiques développent de plus en plus leurs propres semi-conducteurs dédiés à l'IA, destinés aux centres de données. Parallèlement, le marché des infrastructures informatiques d'entreprise se développe, et le nombre d'entreprises développant de nouvelles unités de traitement réseau (NPU) augmente également.
Tenstorrent, une entreprise canadienne, dirigée par Jim Keller, « légende de la conception de semi-conducteurs », est un exemple représentatif de ce secteur et attire l'attention sur le marché des accélérateurs matériels d'IA. En Corée, FuriosaAI et Rebellions développent des puces NPU spécialisées dans l'inférence.
--- Extrait de « 01_L'émergence de l'IA et l'évolution des semi-conducteurs »

Les performances des accélérateurs d'IA sont étroitement liées aux limitations de la bande passante mémoire. L'architecture de Von Neumann, une architecture informatique traditionnelle à trois niveaux composée d'un processeur, de la mémoire principale et de périphériques d'entrée/sortie, souffre d'un goulot d'étranglement dû aux limitations de vitesse de transfert de données entre la mémoire et les périphériques de calcul : le goulot d'étranglement de Von Neumann.
Dans les calculs de modèles d'IA nécessitant un traitement de données à grande échelle, les goulots d'étranglement peuvent réduire considérablement l'efficacité de calcul.
--- Extrait de « 03_A Un aperçu de l'accélérateur d'IA »

Les technologies d'encapsulation avancées évoluent des technologies bidimensionnelles (2D) conventionnelles aux technologies 2,5D et 3D, jouant un rôle crucial dans l'augmentation de l'intégration des puces et l'amélioration de l'efficacité énergétique.
La technologie d'encapsulation 2.5D est une méthode d'agencement horizontal et de connexion de plusieurs puces à l'aide d'un interposeur en silicium.
Cette technologie permet d'augmenter la vitesse de transmission des données et de réduire la consommation d'énergie en optimisant les connexions entre les puces.
Par exemple, les accélérateurs GPU de NVIDIA atteignent des performances élevées en connectant horizontalement le GPU et plusieurs mémoires à large bande passante (HBM) via un interposeur utilisant la technologie d'encapsulation 2.5D pour faciliter le transfert de données.
La technologie d'encapsulation 3D empile les puces verticalement, permettant des connexions directes entre les puces à l'aide de vias traversants en silicium (TSV).
HBM est un exemple représentatif d'application de la technologie d'emballage 3D.
--- Extrait de « 06_AI Procédé de fabrication de semi-conducteurs et intégration hétérogène »

Les progrès réalisés dans le domaine des semi-conducteurs pour l'IA devraient améliorer les performances et l'efficacité énergétique des systèmes d'IA.
Par exemple, la technologie des puces neuromorphiques peut effectuer des tâches d'IA complexes avec une très faible consommation d'énergie en imitant la structure du cerveau humain, et la technologie de l'informatique quantique, combinée à l'IA, sera capable de traiter efficacement des problèmes complexes difficiles à résoudre même avec les superordinateurs actuels.
Ces avancées technologiques pourraient accroître l'échelle et la complexité des modèles d'IA tout en réduisant la consommation d'énergie, permettant potentiellement la construction de systèmes d'IA plus durables.

--- Extrait de « 09_Future Semiconductor Technology and AI »