Description du projet
Accélérateurs neuromorphiques sécurisés et économes en énergie basés sur la photonique du silicium augmentée
L’informatique neuromorphique est une approche inspirée du cerveau qui permet de traiter de grandes quantités de données avec une grande efficacité énergétique, une faible latence et une large bande passante. Les systèmes neuromorphiques sont particulièrement intéressants pour les applications informatiques de pointe grâce à leurs performances élevées et à leur légèreté. Toutefois, des couches de sécurité solides et économes en énergie sont indispensables pour ces systèmes, en particulier pour les applications critiques en matière de sécurité, car elles sont très facilement compromises à la périphérie. Le projet NEUROPULS, financé par l’UE, vise à construire des systèmes informatiques sécurisés à faible consommation d’énergie en développant de nouvelles architectures informatiques photoniques et des couches de sécurité basées sur des fonctions physiques photoniques non clonables dans des plateformes photoniques en silicium augmentées compatibles avec la technologie CMOS. En développant de nouvelles plateformes technologiques, matérielles et de simulation, NEUROPULS vise à créer des accélérateurs neuromorphiques de nouvelle génération dotés d’interfaces compatibles avec RISC-V pour faciliter la compatibilité des systèmes.
Objectif
The growing need to transfer massive amounts of data among multitudes of interconnected devices for e.g. self-driving vehicles, IoT or industry 4.0 has led to a quest towards low-power and secure approaches to locally processing data. Neuromorphic computing, a brain-inspired approach, addresses this need by radically changing the processing of information. Although neuromorphic electrical computing systems offer advantages in terms of CMOS implementations and scalability, they inherit limitations of conventional electronics such as low energy-efficiency, high latency and low bandwidth density. Besides, such systems often require robust security layers for e.g. safety-critical applications. Security layers based on memory-stored secret keys are prone to several types of memory-accessing attacks. Therefore, silicon hardware approaches for security primitives such as physical unclonable functions (PUFs) are currently investigated because of their absence of long-term digital memory storage. Although electronic PUFs have received major attention thanks to their native CMOS implementation, for secure authentication they are prone to machine learning and side-channel attacks due to their CMOS technology.
The NEUROPULS project aims to build next-generation low-power and secure edge-computing systems by developing novel photonic computing architectures and security layers based on photonic PUFs in augmented silicon photonics CMOS-compatible platforms. The integration of emerging non-volatile phase change materials for synapses/neurons and III-V materials for on-chip spiking sources, for the first time, will allow to build novel neuromorphic accelerators featuring RISC-V compliant interfaces for smooth adoption and programmability. Optimal performance will be achieved thanks to a novel full-system simulation platform for design space exploration. Three relevant use-cases will be considered for benchmarking to demonstrate 2 orders of magnitude energy efficiency improvement.
Champ scientifique
- natural sciencescomputer and information sciencescomputer securitycryptography
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational sciencemultiphysics
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- engineering and technologynanotechnologynanophotonics
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware applicationssimulation software
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsCoordinateur
75794 Paris
France