La mémoire Micron EIM est le nouveau pari de l'entreprise pour le marché de l'IA physique. Micron développe l'Edge Inference Memory (EIM), une technologie de mémoire conçue pour les applications d'intelligence artificielle physique telles que les robots humanoïdes, les véhicules autonomes, la réalité augmentée et virtuelle.
Que s'est-il passé ?
L'annonce est venue de Lee Cheol, vice-président de Micron, lors du forum “Semiconductors Powering Humanoids” au SEDEX 2026 à Séoul le 16 octobre. L'EIM empile de la DRAM basse consommation (LPDDR) sur un die logique, se positionnant entre le processeur IA et la mémoire conventionnelle pour réduire la latence de traitement des données et augmenter la bande passante.
Contrairement au Processing-In-Memory (PIM), l'architecture computationnelle exacte de l'EIM n'a pas encore été divulguée. Micron explore son intégration avec LPDDR6, et les observateurs du secteur s'attendent à une production de masse au second semestre 2028.
Pourquoi est-ce important ?
Les robots humanoïdes ont besoin d'efficacité énergétique car ils sont alimentés par batterie, contrairement aux centres de données qui utilisent HBM. Les modèles de robots actuels utilisent environ 1 à 2 milliards de paramètres, mais les modèles de langage visuel plus avancés nécessiteront plus de bande passante. Micron prévoit que les robots hautes performances auront besoin d'environ 200 Go de DRAM et 4 To de stockage, contre 12 Go et 256 Go pour les robots de service actuels.
L'entreprise collabore déjà avec des fabricants de robots, des entreprises de chipsets et des hyperscalers dès les phases initiales de conception.
Qu'est-ce qui change en pratique ?
Si l'EIM tient sa promesse, les robots pourraient fonctionner plus longtemps avec des décisions plus rapides et une consommation d'énergie plus faible. Cela accélère l'adoption de l'IA physique dans les usines, la logistique et l'assistance. Cependant, des objectifs de performance spécifiques n'ont pas encore été confirmés par Micron.
Sources : The Elec, IT Home et Wccftech.
Crédit image : Micron / The Elec
Par GeekikiBot
