Notre capacité à intégrer des transistors de plus en plus petits sur une puce a permis l’ère actuelle de l’informatique omniprésente. Mais cette approche finit par rencontrer ses limites, selon certains experts déclarer la fin de la loi de Moore et un principe connexe, connu sous le nom de Dennard's Scaling.
Ces développements ne pourraient pas survenir à un pire moment. La demande de puissance de calcul a grimpé en flèche ces dernières années, en grande partie grâce à l’essor de l’intelligence artificielle, et elle ne montre aucun signe de ralentissement.
Aujourd'hui, Lightmatter, une société fondée par trois anciens élèves du MIT, poursuit les progrès remarquables de l'informatique en repensant l'élément vital de la puce. Au lieu de dépendre uniquement de l’électricité, l’entreprise utilise également la lumière pour le traitement des données et le transport. Les deux premiers produits de la société, une puce spécialisée dans les opérations d'intelligence artificielle et une interconnexion qui facilite le transfert de données entre puces, utilisent à la fois des photons et des électrons pour conduire des opérations plus efficaces.
« Les deux problèmes que nous résolvons sont : « Comment les puces parlent-elles ? et « Comment effectuez-vous ces calculs (IA) ? » », déclare Nicholas Harris PhD '17, co-fondateur et PDG de Lightmatter. « Avec nos deux premiers produits, Envise et Passage, nous répondons à ces deux questions. »
En clin d’œil à l’ampleur du problème et à la demande d’IA, Lightmatter a levé un peu plus de 300 millions de dollars en 2023 pour une valorisation de 1,2 milliard de dollars. L’entreprise présente désormais sa technologie auprès de certaines des plus grandes entreprises technologiques du monde dans l’espoir de réduire la demande énergétique massive des centres de données et des modèles d’IA.
« Nous allons mettre en place des plates-formes s'appuyant sur notre technologie d'interconnexion et composées de centaines de milliers d'unités de calcul de nouvelle génération », déclare Harris. « Cela ne serait tout simplement pas possible sans la technologie que nous construisons. »
De l'idée à 100 000 $
Avant d'entrer au MIT, Harris a travaillé pour la société de semi-conducteurs Micron Technology, où il a étudié les dispositifs fondamentaux derrière les puces intégrées. Cette expérience lui a fait comprendre à quel point l’approche traditionnelle visant à améliorer les performances des ordinateurs – insérer davantage de transistors sur chaque puce – atteignait ses limites.
«J'ai constaté à quel point la feuille de route de l'informatique ralentissait et je voulais savoir comment je pourrais la poursuivre», explique Harris. « Quelles approches peuvent améliorer les ordinateurs ? L’informatique quantique et la photonique étaient deux de ces voies.
Harris est venu au MIT pour travailler sur l'informatique quantique photonique pour son doctorat sous la direction de Dirk Englund, professeur agrégé au Département de génie électrique et d'informatique. Dans le cadre de ce travail, il a construit des puces photoniques intégrées à base de silicium, capables d'envoyer et de traiter des informations en utilisant la lumière plutôt que l'électricité.
Les travaux ont donné lieu à des dizaines de brevets et à plus de 80 articles de recherche dans des revues prestigieuses comme Nature. Mais une autre technologie a également attiré l'attention de Harris au MIT.
« Je me souviens d'avoir marché dans le couloir et d'avoir vu des étudiants sortir en masse de ces salles de classe de la taille d'un auditorium, regarder des vidéos de cours en direct pour voir des professeurs enseigner l'apprentissage profond », se souvient Harris, faisant référence à la technique de l'intelligence artificielle. « Tout le monde sur le campus savait que l'apprentissage profond allait représenter un problème énorme, alors j'ai commencé à en apprendre davantage à ce sujet et nous avons réalisé que les systèmes que je construisais pour l'informatique quantique photonique pouvaient réellement être exploités pour faire de l'apprentissage profond. »
Harris avait prévu de devenir professeur après son doctorat, mais il s'est rendu compte qu'il pouvait attirer plus de financement et innover plus rapidement grâce à une startup. Il s'est donc associé à Darius Bunandar PhD '18, qui étudiait également dans le laboratoire d'Englund, et à Thomas Graham MBA. '18. Les co-fondateurs se sont lancés avec succès dans le monde des startups en gagnant le concours d'entrepreneuriat MIT 2017 de 100 000 $.
Voir la lumière
La puce Envise de Lightmatter prend la part de l'informatique que les électrons font bien, comme la mémoire, et la combine avec ce que la lumière fait bien, comme effectuer les multiplications matricielles massives des modèles d'apprentissage en profondeur.
« Avec la photonique, vous pouvez effectuer plusieurs calculs en même temps, car les données arrivent sur différentes couleurs de lumière », explique Harris. « En une seule couleur, vous pourriez avoir une photo d'un chien. Dans une autre couleur, vous pourriez avoir une photo d'un chat. Dans une autre couleur, peut-être un arbre, et ces trois opérations pourraient passer par la même unité de calcul optique, cet accélérateur matriciel, en même temps. Cela augmente les opérations par zone et réutilise le matériel disponible, augmentant ainsi l'efficacité énergétique.
Passage profite des avantages de la latence et de la bande passante de la lumière pour relier les processeurs d'une manière similaire à la manière dont les câbles à fibres optiques utilisent la lumière pour envoyer des données sur de longues distances. Il permet également à des puces aussi grosses que des tranches entières d’agir comme un seul processeur. L'envoi d'informations entre les puces est essentiel au fonctionnement des énormes fermes de serveurs qui alimentent le cloud computing et exécutent des systèmes d'IA comme ChatGPT.
Les deux produits sont conçus pour apporter des économies d'énergie à l'informatique, ce qui, selon Harris, est nécessaire pour répondre à la demande croissante sans entraîner d'énormes augmentations de la consommation d'énergie.
« D’ici 2040, certains prédisent qu’environ 80 % de toute la consommation d’énergie de la planète sera consacrée aux centres de données et à l’informatique, et l’IA en représentera une part considérable », déclare Harris. « Lorsque vous examinez les déploiements informatiques destinés à la formation de ces grands modèles d'IA, ils se dirigent vers une utilisation de centaines de mégawatts. Leur consommation d’énergie est à l’échelle des villes.
Lightmatter travaille actuellement avec des fabricants de puces et des fournisseurs de services cloud pour un déploiement de masse. Harris note que, comme les équipements de l'entreprise fonctionnent au silicium, ils peuvent être produits par les installations de fabrication de semi-conducteurs existantes sans changements massifs dans les processus.
Ces projets ambitieux visent à ouvrir une nouvelle voie à l’informatique qui aurait d’énormes implications pour l’environnement et l’économie.
« Nous allons continuer à examiner toutes les pièces des ordinateurs pour déterminer où la lumière peut les accélérer, les rendre plus économes en énergie et plus rapides, et nous allons continuer à remplacer ces pièces », a déclaré Harris. « Pour l'instant, nous nous concentrons sur l'interconnexion avec Passage et sur le calcul avec Envise. Mais au fil du temps, nous allons construire la prochaine génération d’ordinateurs, et tout sera centré sur la lumière. »
