e-FerroControl — Mémoire et logique à intelligence artificielle à basse consommation d'énergie pour la computation à l'edge

L’internet of things (IoT) nécessite une gestion intelligente, rapide et efficace des données inhomogènes fournies par de capteurs qui va au-delà les capacités actuelles de stockage et de traitement. Dans une architecture traditionnelle, le transfert de données entre la mémoire et le processeur, appelé le goulot von Neumann, constitue le principal obstacle à une computation rapide à basse consommation d’énergie. Ces transferts consomment jusqu’à 90% des ressources en énergie de la computation. La solution est un changement radical de paradigme vers la computation à l’edge, c’est-à-dire là où les données sont acquises et stockées. Cette approche, la computation dans la mémoire (CiM), pose de nouveaux défis pour les dispositifs et des circuits. Le processeur doit être rapide et fiable, par exemple dans la reconnaissance d’image nécessaire pour la conduite automatique et aussi économiquement viable. Les éléments de mémoire et de logique ferroélectriques offrent ces possibilités. La polarisation peut être utilisée pour définir des états logiques dans les transistors ferroélectriques à effet de champ (FeFETs) et des états binaires dans les cellules de mémoires non-volatiles (NVMs). La commutation de la polarisation ferroélectrique est intrinsèquement de faible puissance, rapide et compatible aux technologies de silicium actuelles, donc de bas coût. Des réseaux neuraux profonds ont déjà été utilisés pour la computation rapide dans des domaines divers tels que la vision par ordinateur. Cependant, la complexité computationnelle élevée nécessite la conception d’architectures spécifiques pour l’edge. Dans les deux scénarios technologiques « Front end » (FEOL) et « Back end » (BEOL), l’approche basée sur la logique ferroélectrique permet le découplage entre la programmation (qui peut être lente) et le traitement de donnés (qui doit être rapide). Par exemple, les FeFETs peuvent être configurés une fois, ensuite ils opèrent à haute cadence dans les fonctions de multiplication e accumulation telles que le filtrage d’image. Nous proposons un démonstrateur d’un accélérateur reconfigurable et non-volatile, à basse consommation d’énergie, basée sur les technologies ferroélectriques, pour des réseaux neuraux profonds, avec un niveau de granularité et combinaison d’éléments de calcul et de stockage non-volatile sans précédent. Le projet optimisera les matériaux et les technologies pour les composants critiques d’un processeur CiM à basse puissance utilisant des circuits neuromorphiques et des NVM embarquées. Une fois ces objectifs réalisés, le projet développera des solutions pour deux applications vedettes: le filtrage d’image rapide et la logique sécurisée pour les MCUs. Les objectifs fondamentaux du projet sont bien définis mais le projet a besoin de l’intégration de compétences additionnelles afin de pouvoir les atteindre : un service de microscopie électronique en transmission, des modélisateurs de dispositifs électroniques, des concepteurs de champs de cellules de mémoires, des ingénieurs de circuits neuromorphiques, des experts en imagerie et une fonderie européenne pour la partie FEOL. La recherche des partenaires, experts dans ces domaines, et leur inclusion dans le consortium seront rendus possible grâce au financement MRSEI. Le financement permettra l’accès aux bases de données et aux études de marché payantes pour pouvoir détailler les impacts économique et industrielle du projet. Il soutiendra l’organisation de réunions en présentiel et de participation aux conférences pendant la période intense de rédaction du projet. La structuration du réseau (10-11 partenaires) par le financement MRSEI, préfigure le collectif de travail opérationnel pour le projet lui-même. Enfin, le financement MRSEI permettra au CEA de faire appel à une société de consultance dans le montage du projet qui va améliorer de façon significative la forme et l’organisation du proposal et donc les chances d’évaluation positive par la commission européenne.