Les robots capables d’interpréter leur environnement en temps réel pourraient rapidement se heurter aux limites de leur mémoire. Micron travaillerait sur une architecture combinant haut débit et faible consommation, avec une commercialisation envisagée dès 2028.
Micron EIM veut rapprocher LPDDR et HBM
Baptisée Edge Inference Memory, ou EIM, cette mémoire viserait l’efficacité énergétique de la LPDDR tout en offrant la faible latence et la bande passante élevée de la HBM. D’après The Elec, Micron empilerait de la mémoire LPDDR sur une puce logique.
La conception diffère légèrement du Processing-In-Memory, ou PIM, mais poursuit un objectif voisin : rapprocher le traitement des données de la mémoire afin de réduire les déplacements, la latence et la consommation. L’EIM pourrait également être intégrée à la future LPDDR6, sans reprendre la consommation plus élevée associée aux empilements HBM.
Micron n’a toutefois dévoilé ni la structure de calcul exacte, ni les performances attendues. La perspective d’une production commerciale en 2028 reste donc à considérer avec prudence, tout comme l’intégration de cette technologie dans des produits finalisés.
Des besoins mémoire appelés à exploser
Les robots industriels actuels exécutent principalement des mouvements prédéfinis. Les humanoïdes devront, eux, sélectionner leurs actions à partir d’informations visuelles et auditives, mais aussi de paramètres comme le poids ou la texture des objets manipulés.
Cette inférence locale impose de maintenir une bande passante élevée sans sacrifier l’autonomie. L’EIM doit précisément permettre plusieurs heures de fonctionnement tout en fournissant la réactivité nécessaire à la prise de décision en temps réel.
Jusqu’à 200 Go de RAM par humanoïde
Les machines actuelles utilisent des modèles comptant entre 1 et 2 milliards de paramètres, un niveau auquel la LPDDR reste suffisante. L’arrivée de modèles vision-langage plus avancés, chargés de convertir les flux vidéo en données exploitables, devrait cependant rendre ses limites de bande passante plus visibles.
Micron estime qu’un robot IA pourrait à terme nécessiter 200 Go de RAM et plusieurs téraoctets de stockage NAND. À titre de comparaison, les robots de service employés dans les usines disposent généralement d’environ 12 Go de RAM et de 256 Go de stockage.
La HBM reste une candidate naturelle pour exécuter des modèles plus volumineux, mais sa consommation et son intégration compliquent son adoption dans une plateforme mobile alimentée sur batterie. Si Micron parvient à placer l’EIM entre la LPDDR et la HBM, l’entreprise pourrait ouvrir une nouvelle catégorie de mémoire spécialisée pour l’inférence embarquée, au-delà du seul marché des humanoïdes.
Source : The Elec
