Un modèle d’exécution déterministe de l’unité centrale basé sur le temps offre une alternative prévisible et économe en énergie à l’exécution spéculative.
La façon dont les processeurs modernes gèrent l’exécution est fondamentalement inadaptée aux besoins actuels en matière de calcul, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle. Pendant des décennies, nous nous sommes appuyés sur l’exécution spéculative pour faire tourner les processeurs à grande vitesse. Cela fonctionnait principalement parce que le matériel devinait les instructions suivantes et prenait de l’avance. Mais lorsqu’il se trompait, il en payait le prix, en perdant du temps, de l’énergie et des ressources.
Désormais, la voie à suivre est toute tracée. Un modèle d’exécution déterministe élimine les conjectures. Il planifie l’exécution de chaque instruction à un cycle précis, uniquement lorsqu’elle est prête, en fonction des dépendances des données et de la disponibilité des ressources. Pas de ratés, pas de gaspillage d’énergie. Juste de la précision. Et ce n’est pas de la théorie : six brevets américains appuient déjà ce modèle, verrouillant sa nouveauté et sa rapidité d’exécution. Les premières analyses montrent des performances comparables à celles des cœurs TPU de Google, mais avec un coût et une consommation d’énergie bien moindres.
Il ne s’agit pas seulement d’une nouvelle technique, mais d’une architecture conçue pour les types de tâches qui nous intéressent aujourd’hui. Intensives en données. Sensibles au temps de latence. Prévisibles et évolutives à la fois. Pour les chefs d’entreprise qui investissent dans une infrastructure d’IA, l’avantage est considérable : rationalisation des opérations de calcul, réduction des dépenses énergétiques et élimination des incertitudes en matière de performances. C’est une grande victoire.
L’ordonnancement déterministe améliore l’efficacité du pipeline d’instructions et évite les pénalités associées aux erreurs de prédiction.
L’un des problèmes les plus sous-estimés dans la conception traditionnelle des processeurs est la quantité de temps et d’énergie gaspillée pour nettoyer les échecs de l’exécution spéculative. Pensez aux erreurs de prédiction de branchement ou aux échecs de cache. Ceux-ci déclenchent des vidanges du pipeline, ce qui signifie que le processeur doit jeter son travail et recommencer. Ce n’est pas seulement inefficace. C’est fondamentalement instable pour les systèmes à hautes performances.
Les unités centrales déterministes résolvent ce problème en rendant l’ensemble du pipeline d’instructions prévisible et serré. Les instructions ne sont émises que lorsque les données sont prêtes et que toutes les ressources sont alignées. Ce processus est géré par un compteur de temps précis et un tableau d’affichage des registres. Ensemble, ils planifient l’exécution plutôt que de répondre à des suppositions. Le résultat est un pipeline qui reste plein et productif sans se bloquer ni gaspiller de cycles.
C’est important lorsque vous recherchez la cohérence à grande échelle. Les pipelines profonds, couvrant jusqu’à 12 étapes, et les étapes de décodage larges (jusqu’à 8 voies) deviennent maintenant plus utiles. Vous n’avez pas besoin de développer à l’excès une logique de repli en cas d’échec des prédictions. Vous utilisez moins de transistors. Vous économisez de l’énergie. Et pourtant, les performances restent élevées.
Si vous exécutez des charges de travail multithread, la mobilité de la latence entre les threads est fluide. Le système ne s’énerve pas en essayant de revenir en arrière, car il ne prend jamais de détours. Pour les directeurs techniques et les responsables de l’optimisation des ressources matérielles, cela se traduit par un comportement prévisible du système sous pression avec moins de surprises, exactement le type de performance de base dont toute plateforme d’IA a besoin.
Les processeurs déterministes prennent naturellement en charge les opérations matricielles et vectorielles essentielles pour les charges de travail modernes de l’IA.
Aujourd’hui, les charges de travail de l’IA reposent sur les mathématiques matricielles et les opérations vectorielles. Les grands modèles de langage, les réseaux neuronaux et les pipelines d’apprentissage consistent à déplacer et à traiter de grands volumes de données dans des formats structurés. Les processeurs classiques n’ont pas été conçus pour cette évolution. Ils dépendent encore de l’exécution spéculative, qui donne de mauvais résultats lorsque l’accès à la mémoire est irrégulier et que les files d’attente de chargement bloquent les pipelines.
Les unités centrales déterministes résolvent directement ce problème. Ils sont équipés d’unités de multiplication matricielle générale (GEMM) configurables, de 8×8 jusqu’à 64×64, s’exécutant avec des registres ou des entrées alimentées par DMA. Chaque instruction n’est exécutée que lorsque les opérandes sont disponibles, et les créneaux d’exécution sont verrouillés sur des cycles précis. Les unités vectorielles restent ainsi actives sans décrochage. Ce modèle permet d’équilibrer le débit tout en maintenant la prévisibilité des calculs, ce qui est essentiel pour faire évoluer les plateformes d’intelligence artificielle de manière cohérente et rentable.
Les premières analyses comparent les performances avec celles des Tensor Processing Units de Google. Les résultats sont convaincants : une évolutivité similaire, mais une puissance et une complexité d’architecture considérablement réduites. Ce compromis s’avère très avantageux lors du déploiement d’une infrastructure dans plusieurs régions ou de la mise à l’échelle de plates-formes d’inférence soumises à des contraintes d’alimentation ou de refroidissement.
Pour les DSI et les responsables de l’IA qui construisent des environnements de calcul adaptés à l’apprentissage automatique, l’exécution déterministe permet des opérations de données étendues sans suringénierie. Elle offre la précision là où elle est nécessaire et le débit là où il est essentiel, sans le gonflement et la consommation d’énergie des cœurs spéculatifs.
L’exécution déterministe atténue la variabilité des performances inhérente aux architectures spéculatives.
L’instabilité des performances est un coût. Dans les systèmes spéculatifs, même des irrégularités mineures de la mémoire, des charges non cachables, des accès vectoriels mal alignés ou de longues latences d’extraction peuvent entraîner des variations importantes du temps d’exécution. Cela affecte tout : le débit, la latence, l’allocation des ressources et la planification de la capacité. Lorsque les performances varient d’une exécution à l’autre ou d’un ensemble de données à l’autre, les charges de travail deviennent plus difficiles à adapter et à optimiser.
La conception déterministe résout ce problème en éliminant les variables cachées. Les instructions ne s’exécutent que lorsque leurs entrées sont prêtes, programmées exactement dans les créneaux disponibles du pipeline. Lorsque le temps de latence existe, ce n’est pas une surprise. Elle est intégrée dans le programme. Le processeur charge des instructions indépendantes dans des fenêtres de délai, ce qui permet de maintenir le débit tout en évitant les retours en arrière ou les blocages. L’ordre des instructions est décidé en toute connaissance de la disponibilité des données et de l’état du pipeline, de sorte que le système n’a pas besoin de se remettre de mauvaises suppositions, il ne les fait jamais.
Cela permet d’obtenir des performances constantes pour différentes tailles de problèmes et différents types d’ensembles de données. Que vous exécutiez une inférence par lots ou un traitement en temps réel, le comportement est prévisible. Pas d’effondrement des performances. Pas de creux surprenants. Pour les chefs d’entreprise qui supervisent l’IA d’entreprise, cela signifie une mise à l’échelle stable, un risque moindre de surprovisionnement et moins de réglages nécessaires pour maintenir les niveaux de service.
Il ne s’agit pas seulement d’une amélioration sur le papier, elle est intégrée dans le contrat d’exécution du processeur. Et comme le montrent les modèles brevetés, ces instructions fonctionnent sans comparateurs spéculatifs ni renommage des registres, ce qui permet de réduire les coûts tout en maintenant les pipelines actifs. Il s’agit d’un système plus fiable, qui rend la planification de l’infrastructure de l’IA beaucoup plus simple.
Le déterminisme simplifie à la fois la conception du compilateur et les efforts de programmation tout en préservant la compatibilité RISC-V.
Dans les unités centrales déterministes, le fardeau de la gestion de l’incertitude ne repose plus sur le matériel. Les instructions sont programmées au moment de la compilation pour être exécutées à des moments précis, en fonction de la disponibilité des opérandes et des ressources. Le processeur n’a pas besoin d’exécution spéculative, de renommage des registres ou de logique de récupération, ce qui signifie que les compilateurs peuvent se concentrer sur l’optimisation des charges de travail réelles plutôt que sur la protection contre les prévisions erronées.
Cette approche respecte les chaînes d’outils existantes. Elle préserve la compatibilité totale avec l’architecture du jeu d’instructions RISC-V tout en l’étendant pour prendre en charge le comportement déterministe. Les développeurs peuvent continuer à utiliser les chaînes d’outils standard telles que GCC, LLVM, FreeRTOS et Zephyr. Ils n’ont pas besoin de réécrire leur base de code ou d’apprendre de nouveaux flux de travail, mais ils bénéficient immédiatement de la prévisibilité et de l’amélioration de l’ordonnancement.
Du point de vue de l’entreprise, cela signifie une réduction de la complexité des logiciels, des cycles de développement plus rapides et des coûts d’assistance moins élevés. Le code se compile comme d’habitude, mais s’exécute avec des garanties de temps cohérentes. Cela a un impact sur tous les domaines, des systèmes en temps réel à l’inférence de l’intelligence artificielle, où la prévisibilité se traduit par moins de surprises au niveau du système et un réglage simplifié.
John Hennessy, ancien président de Stanford et cofondateur de MIPS Technologies, a bien résumé cet état d’esprit : « Il est stupide de faire en temps réel un travail que l’on peut faire en temps de compilation. Le déterminisme s’aligne sur cet état d’esprit, en faisant le gros du travail en amont, afin que le silicium puisse fonctionner proprement.
L’architecture déterministe est mieux adaptée à l’IA économe en énergie car elle élimine les déficits des conceptions spéculatives.
La consommation d’énergie est une limite absolue pour tout système effectuant un apprentissage automatique sérieux. Les GPU et les TPU ont été conçus pour supporter des charges de travail matricielles lourdes, mais ils consomment beaucoup d’énergie et leurs conceptions incluent encore des couches destinées à atténuer l’imprévisibilité. Les processeurs spéculatifs sont encore pires, car ils consomment de grandes quantités d’énergie pour traiter les suppositions incorrectes, les cycles de retour en arrière et les unités d’exécution inactives qui attendent des données qui n’arrivent pas à temps.
Les unités centrales déterministes éliminent ces inefficacités en planifiant tout autour d’un compteur de temps et de la disponibilité des opérandes. Les instructions ne sont émises que lorsque les données sont disponibles et que les ressources sont allouées. Les unités d’exécution sont ainsi occupées sans ajouter de surcharge spéculative. Il n’y a pas d’erreurs de prédiction à corriger, de sorte que la consommation d’énergie est étroitement liée à des calculs utiles.
Pour les plateformes d’IA qui consomment des charges de travail vectorielles, comme l’entraînement de modèles ou l’exécution d’inférences à grande échelle, cela signifie que l’énergie sert à progresser et non à corriger. Vous pouvez exécuter des pipelines à haut débit de manière cohérente, avec des marges thermiques et énergétiques réduites. Et vous pouvez le faire sans sacrifier les performances, car les unités d’exécution étendues restent actives lorsqu’elles sont censées l’être.
Les entreprises qui mettent en place une infrastructure d’IA à grande échelle ont besoin de résultats qu’elles peuvent maintenir dans le temps, de performances, de stabilité et d’efficacité. La conception déterministe permet d’aligner ces trois éléments, ce qui en fait une alternative véritablement pratique aux architectures spéculatives actuelles lors du déploiement de l’IA de nouvelle génération à l’échelle mondiale.
Les unités centrales de traitement déterministes pourraient représenter le prochain changement architectural majeur dans la conception des processeurs.
Depuis plus de 30 ans, l’exécution spéculative est la pierre angulaire de la conception des processeurs à haute performance. Elle a longtemps fonctionné car elle permettait de maintenir les unités d’exécution actives et les pipelines pleins, même s’il fallait deviner. Mais lorsque les charges de travail ont évolué vers des opérations à forte intensité de données, en particulier dans les domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique, cette stratégie a commencé à s’effondrer. Les erreurs de prévision gaspillent de l’énergie, bloquent les progrès et exposent les systèmes à des vulnérabilités telles que Spectre et Meltdown. Le matériel fait plus de travail, mais pas le bon travail.
L’exécution déterministe offre une remise à zéro. Elle planifie l’envoi des instructions en fonction des dépendances de données connues et de la disponibilité des ressources. Au lieu de réagir en temps réel par des suppositions, le processeur exécute un programme planifié aligné sur la disponibilité réelle du calcul. Cela permet d’éviter les pertes de pipeline et de supprimer les mécanismes spéculatifs tels que la prédiction de branchement, le renommage des registres et la logique de retour en arrière. Il en résulte une architecture plus propre et plus efficace, conçue pour répondre exactement aux exigences des charges de travail actuelles riches en données.
Six brevets américains garantissent désormais ce modèle d’exécution basé sur le temps, en introduisant un flux d’instructions à la fois précis et évolutif. Les premières analyses de performances montrent que cette conception donne des résultats comparables à ceux des déploiements TPU de pointe, mais avec des besoins en énergie et une complexité architecturale bien moindres. Le pipeline reste profond. L’extrémité avant reste large. Les unités d’exécution restent pleinement utilisées, sans gaspiller de ressources pour couvrir des comportements imprévisibles.
David Patterson, pionnier du RISC et professeur émérite à l’université de Berkeley, a souligné l’importance durable de la simplicité architecturale en déclarant : « Un RISC gagne potentiellement en vitesse simplement grâce à une conception plus simple ». Ce modèle d’exécution déterministe s’aligne exactement sur ce principe, troquant la force brute et la machinerie spéculative pour un flux intentionnel et prévisible.
Pour les dirigeants de la suite C qui supervisent l’infrastructure cloud, les appareils périphériques ou les piles matérielles d’IA, il ne s’agit pas d’un changement académique, mais d’un changement stratégique. Le modèle déterministe est réel, testé et breveté. Alors que la demande de calcul continue d’augmenter et que l’efficacité énergétique et la sécurité figurent parmi les priorités des dirigeants, il pourrait s’agir de la mise à niveau architecturale la plus viable à l’horizon. Il ne s’agit pas d’améliorations mineures. Il s’agit de concevoir des cœurs pour ce que les charges de travail sont déjà devenues.
En conclusion
L’architecture qui sous-tend votre infrastructure d’IA détermine plus que le calcul brut, elle définit le degré de prévisibilité, d’évolutivité et d’efficacité de vos systèmes. L’exécution spéculative apportait de la valeur lorsque les charges de travail étaient générales et prévisibles. Ce n’est plus le cas. L’IA, la ML et les charges de travail vectorielles à grande échelle exigent une précision et une stabilité que la spéculation ne peut pas offrir.
Les unités centrales déterministes ne se contentent pas de résoudre les problèmes d’inefficacité, elles en éliminent la cause première. Ils s’exécutent sur la base de données connues, avec un timing stable et sans frais généraux inutiles. Il en résulte un débit plus élevé, une consommation d’énergie plus faible et une architecture moins complexe. Vous obtenez des performances que vous pouvez prévoir, une infrastructure que vous pouvez faire évoluer et des mesures énergétiques qui s’alignent sur les objectifs de développement durable à long terme.
Les brevets sont déposés. La technologie est éprouvée. La demande de travail est claire. Pour les chefs d’entreprise qui parient à long terme sur les systèmes d’IA, il ne s’agit pas seulement d’un changement technique, mais d’un changement stratégique. L’unité centrale n’a plus à deviner. Vous non plus.
