Matériel et technologie de calcul analogique pour l'intelligence artificielle

Les circuits intégrés analogiques, essentiels pour l'IA, allient efficacité énergétique (100 fois supérieure au numérique) et traitement parallèle inspiré des réseaux neuronaux biologiques. Ce cours aborde les technologies de salle blanche pour fabriquer transistors avancés et mémoires non volatiles, ainsi que la conception de circuits de calcul analogique (multiplication matricielle, mémoire associative, conversion analogique-numérique). Combinant précision numérique et efficacité énergétique, ces technologies dépassent les limites du calcul traditionnel, notamment pour l'edge computing et l'IA neuromorphique. Les élèves acquerront des compétences en procédés industriels et architectures hybrides pour concevoir les processeurs IA de demain.

Introduction au calcul analogique pour l'IA Principes des technologies de fabrication de la microélectronique Composants coeur :

• Multiplication matricielle : crossbars
• Structures crossbar : principes physiques et fabrication
• Approches neuromorphiques : spiking
• Circuits de conversion

Activités pratiques : TP : Introduction aux micro-nanotechnologies en salle blanche TP : Caractérisation BE/TP : Calcul analogique en simulation