Un coprocesseur optique pour l'intelligence artificielle

Fondée par trois chercheurs en physique de l'Institut Langevin (1), du Laboratoire de physique statistique (2) et du Laboratoire Kastler Brossel3, la start-up LightOn a développé un coprocesseur optique qui accélère l'apprentissage automatique (machine learning). Deux prototypes sont installés dans un data center et testés par des utilisateurs.


Les techniques de "machine learning", qui permettent à un ordinateur d'apprendre automatiquement à partir de masses de données, sont à la base du renouveau de l'intelligence artificielle depuis quelques années. Mais ces traitements peuvent s'avérer très lourds et très consommateurs d'énergie. LightOn, une start-up créée en 2016 par trois chercheurs de l'Institut Langevin1, du Laboratoire de physique statistique2 et du Laboratoire Kastler Brossel (3) et par ailleurs professeurs à Sorbonne Université et Paris Diderot, propose une solution très innovante pour accélérer ces calculs: un co-processeur qui a la particularité d'utiliser un dispositif optique pour réaliser les traitements de données.

Le coprocesseur de LightOn applique une méthode mathématique – la projection aléatoire - afin d'effectuer un traitement qui accélère l'apprentissage automatique. Cette technique a pour effet de comprimer les données, afin d'éviter d'encombrer la mémoire, ou encore de faciliter les recherches d'une information dans une masse de données. Elle s'avère utile, par exemple, pour classifier des images de grandes tailles. Mais l'originalité de LightOn est d'implanter cette méthode, non sur un processeur numérique gravé sur du silicium, mais au moyen d'un dispositif optique breveté (4), l'Optical processing unit (OPU) (5), qui effectue les mêmes opérations. Il en résulte une accélération sensible de l'apprentissage automatique par rapport aux traitements effectués sur des co-processeurs de type GPU (processeurs graphiques) généralement utilisés en intelligence artificielle, avec une consommation d'énergie qui peut être réduite d'un facteur 10.

Deux prototypes de l'OPU sont actuellement installés dans un data center de la société de services de cloud computing OVH. Des utilisateurs, entreprises et laboratoires de recherche, les utilisent pour effectuer des tests de calculs de machine learning. LightOn a par ailleurs signé un premier contrat de R&D avec une entreprise intéressée par leur système. La prochaine étape sera de fabriquer une pré-série d'OPU, qui devrait être disponible d'ici environ dix-huit mois. Une levée de fonds, en cours de finalisation, est destinée à financer ce développement. "Aujourd'hui nous vendons des heures de calcul sur nos processeurs et des prestations de R&D. L'objectif ensuite sera de commercialiser des co-processeurs optiques auprès des grands industriels de l'internet, et plus généralement de l'ensemble des centres de recherche ou entreprises qui investissent fortement dans le machine learning, comme par exemple les banques ou les entreprises de diffusion de contenu audiovisuel", indique Laurent Daudet, directeur technique de LightOn. Le marché des matériels d'accélération du machine learning devrait se chiffrer en dizaines de milliards de dollars à l'horizon 2025.


[i]Note:
(1) Institut Langevin (CNRS/ESPCI)
(2) Laboratoire de physique statistique (CNRS/ENS/Sorbonne Université/Université Paris Diderot)
(3) Laboratoire Kastler Brossel (CNRS/ENS/Sorbonne Université/Collège de France)
(4) Brevet Appareil de mélange de données numérique et système de traitement de données numériques, en copropriété PSL/CNRS/ESPCI/Université Paris Diderot/, déposé le 04/02/2015.
(5) L'unité de traitement optique (Optical processing unit) comprend un laser, une matrice de micro-miroirs qui encodent les données dans le faisceau lumineux, un matériau translucide qui diffuse la lumière du faisceau, et une caméra pour recueillir l'image transmise, qui donne le résultat de l'opération.

Contact:
Laurent Daudet / directeur technique de LightOn