Des chercheurs de l’université de Pékin ont développé une puce analogique ultra-rapide qui pourrait résoudre des calculs complexes utiles pour la science et l’intelligence artificielle, tout en consommant moins d’énergie que les ordinateurs classiques. Selon un article publié par l’équipe de recherche dans la revue Nature Electronics le 13 octobre 2025, ce dispositif pourrait calculer 1 000 fois plus vite que les meilleurs processeurs numériques actuels, tels que le GPU Nvidia H100 et l’AMD Vega 20.
Une vitesse de calcul record
« Les tests comparatifs montrent que notre approche de calcul analogique pourrait offrir un débit 1 000 fois supérieur et une efficacité énergétique 100 fois meilleure que celles offertes par les processeurs numériques les plus performants, pour une précision équivalente » assure Sun Zhong, maître de conférence à l’Université de Pékin et co-auteur de l’étude.
Cette nouvelle puce est faite de petites cellules de mémoire vive résistive (RRAM, un type de mémoire non volatile en cours de développement) qui stockent et traitent l’information. Les processeurs habituels fonctionnent sur le mode binaire (0 et 1), mais cette puce utilise elle des courants électriques continus dont l’intensité varie, un peu comme le volume d’une radio que l’on tourne. C’est ce qui lui permet de calculer plus vite — en somme, les promesses d’un Extropic, avec une méthode différente.
Un problème centenaire résolu ?
« Comment parvenir à la fois à une haute précision et à une grande évolutivité dans le calcul analogique et ainsi, tirer parti de ses avantages inhérents pour les tâches informatiques modernes est un problème centenaire qui tourmente la communauté scientifique mondiale », souligne Sun Zhong dans un communiqué de presse de l’université de Pékin publié le 21 octobre.
Dans le détail, cette technologie possède deux circuits qui travaillent ensemble : le premier fait un calcul éclair approximatif quand le second corrige et affine ce résultat, le rendant plus précis. Cette combinaison offre donc une vitesse de traitement inédite par rapport au numérique et une haute précision, sans compter le fait qu’elle a été imaginée pour une production industrielle. De quoi rendre obsolète les classiques de Nvidia, leader mondial du calcul informatique ? Restons prudents : les Nvidia-killers ont, aujourd’hui, pour point commun de ne pas avoir réussi.
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