4 février 2023
disque dur dopé par l'IA

Un disque dur dopé par L’IA.

Un groupe de chercheurs a développé une puce IA capable d’augmenter la capacité et de réduire la latence des disques durs traditionnels. Une premiere dans l’histoire du support digital.

Sur les deux dernières décennies, les besoins de supports de stockage ont explosé. Le Web d’aujourd’hui repose sur d’immenses datacenters qui abritent des volumes de données invraisemblables. Et même à l’échelle de l’individu, il est de plus important d’avoir accès à des supports performants pour conserver, exploiter et transférer des films, des jeux vidéo, des documents de travail…

Le problème, c’est que ce volume de données augmente exponentiellement. Cela force l’industrie à s’adapter en proposant des capacités et des vitesses de transfert de plus en plus importantes. Mais cela ne suffira pas éternellement. Pour tenir le rythme, tôt ou tard, il va aussi falloir repenser entièrement le mode de fonctionnement de ces supports. Et c’est ce qu’un professeur de la prestigieuse Université de Carnegie Mellon a cherché à faire avec ses élèves.

Ensemble, ils ont cherché à développer un support de stockage très performant. Pour ce faire, ils se sont appuyés sur une autre discipline très à la mode en ce moment : le machine learning. Pour ceux qui ne sont pas familiers du sujet, c’est une branche de l’intelligence artificielle qui consiste à construire des algorithmes capables d’améliorer leurs performances au fil du temps ; son objectif est d’imiter les mécanismes de l’apprentissage humain.

Cette technologie a déjà révolutionné des tas de disciplines, des data sciences à la finance en passant par la médecine, la biologie fondamentale, et bien d’autres (voir notre article ci-dessous). Et désormais, les chercheurs de Carnegie Mellon veulent s’en servir pour booster les performances des disques durs.

Le machine learning pour optimiser le stockage des données.

Sur un disque dur standard, les données sont conservées sur un plateau rotatif circulaire recouvert d’un enduit magnétique. Ce dernier est composé d’un grand nombre de petits sous-éléments qui peuvent tous être magnétisés individuellement grâce à une structure que l’on appelle la tête d’écriture. Fonctionnellement, on parle alors de bits. En fonction de leur état, ils peuvent correspondre à un 0 ou à un 1 en langage binaire. C’est ensuite une seconde tête (de lecture cette fois) qui se charge d’interroger ces bits pour les traduire en données exploitables.

C’est sur ce dernier mécanisme que Jimmy Zhu, professeur à Carnegie Mellon, a joué avec ses étudiants. Pour optimiser la technologie de traitement du signal qui permet de détecter les bits, ils ont cherché à la doper grâce à un système basé sur le machine learning qui prend la forme d’une petite puce.

Cette approche réduit aussi considérablement la latence globale du système au fil de l’entraînement. En d’autres termes, il est donc possible d’accéder aux données plus rapidement.

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