> Comment fait-on tenir la puissance d'un ordinateur de 30 tonnes dans une puce de quelques millimètres carrés ? Ce chapitre explore l'évolution des circuits intégrés, des architectures de processeurs et des systèmes embarqués - jusqu'aux puces d'intelligence artificielle de 2026.
Nous avons vu en Première que l'évolution de l'architecture des ordinateurs a abouti à l'architecture de Von Neumann.
Cette architecture possède les composants suivants :
- **Mémoire**
- Mémoire de masse (disque dur, SSD)
- Mémoire vive (RAM)
- **Processeur (CPU)**
- **Carte graphique (GPU)** (optionnel)
- **Périphériques d'entrée**
- Souris, clavier, microphone
- **Périphériques de sortie**
- Écran, haut-parleurs
Tous ces composants sont reliés par des **bus** (dans le cas d'un ordinateur de bureau, il s'agit de pistes sur la carte mère et de câbles).
### 1.2. Évolution de la taille des ordinateurs
- **1945 - ENIAC** : Le premier ordinateur électronique programmable faisait 167 m² et pesait 30 tonnes.
*L'ENIAC en 1945 (Source : Wikipédia)*
- **1981 - IBM PC 5150** : Le premier ordinateur personnel grand public, tenant sur un bureau.
*L'IBM PC 5150 (Source : Wikipédia)*
- **Aujourd'hui** : Ordinateurs portables, tablettes, smartphones... La puissance de l'ENIAC tient désormais dans une puce de quelques millimètres carrés.
### 1.3. Évolution de la puissance : la loi de Moore
**Gordon E. Moore**, cofondateur d'Intel en 1968, a formulé en 1965 une observation empirique devenue célèbre :
> **Loi de Moore** : À coût constant, le nombre de transistors dans un microprocesseur double environ tous les deux ans.
Cette loi s'est vérifiée pendant plus de 50 ans, permettant une croissance exponentielle de la puissance de calcul.
**Limites physiques :**
La miniaturisation des transistors atteint ses limites physiques :
- En 2024, les processeurs les plus avancés utilisent une gravure en **3 nm** (environ 15 atomes de silicium)
- Les effets quantiques (effet tunnel) deviennent problématiques en dessous de 5 nm
- La dissipation thermique devient un défi majeur
**Évolution des stratégies :**
Face à ces limites, les fabricants adoptent de nouvelles approches :
- **Augmentation du nombre de cœurs** : Les processeurs modernes ont 8, 16, voire 24 cœurs
- **Architectures hybrides** : Mélange de cœurs performants et de cœurs économes (big.LITTLE, Intel Hybrid)
- **Accélérateurs spécialisés** : NPU pour l'IA, GPU pour le calcul parallèle
| Apple M3 Pro | 2023 | 37 milliards | 3 nm | 12 |
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## 2. Systèmes sur Puce (SoC)
### 2.1. Définition
Un **SoC** (*System on Chip* ou *Système sur Puce*) est un circuit intégré qui regroupe sur une seule puce tous les composants essentiels d'un système informatique :
- Processeur (CPU)
- Processeur graphique (GPU)
- Mémoire cache
- Contrôleur mémoire
- Contrôleurs d'entrées/sorties
- Parfois : modem, NPU (Neural Processing Unit), DSP...
### 2.2. Avantages des SoC
| Avantage | Explication |
|----------|-------------|
| **Compacité** | Tous les composants sur une seule puce |
| **Consommation réduite** | Moins de distance entre composants = moins d'énergie |
| **Performance** | Communication ultra-rapide entre composants |
| **Coût** | Production en masse moins chère |
| **Fiabilité** | Moins de connexions = moins de points de défaillance |
### 2.3. Inconvénients des SoC
| Inconvénient | Explication |
|--------------|-------------|
| **Non évolutif** | Impossible de remplacer un composant individuellement |
| **Obsolescence** | Le système entier devient obsolète si un composant est dépassé |
| **Réparation** | En cas de panne, tout le SoC doit être remplacé |
| **Recyclage** | Difficile de séparer les différents matériaux |
### 2.4. Exemples de SoC
- **Smartphones** : Apple A17 Pro (iPhone), Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3 (Android)
- **Ordinateurs** : Apple M3 (Mac), Qualcomm Snapdragon X Elite (PC Windows)
- **Objets connectés** : ESP32, Raspberry Pi Pico
- **Consoles** : AMD APU (PS5, Xbox Series X)
*Raspberry Pi : un micro-ordinateur basé sur un SoC ARM (Source : Wikipédia)*
## 6. Nouvelles puces : l'ère de l'IA embarquée (2025-2026)
L'architecture des SoC connaît en 2025-2026 une rupture majeure : les puces ne sont plus seulement conçues pour le calcul généraliste ou le graphisme, mais pour **exécuter des modèles d'intelligence artificielle localement**, sans passer par le cloud.
### 6.1. Nvidia RTX Spark (2026)
Annoncé au Computex 2026, le **Nvidia RTX Spark** est un superchip qui illustre parfaitement l'évolution vers les SoC unifiés hautes performances.
**Architecture :**
| Composant | Détail |
|-----------|--------|
| CPU | 20 cœurs ARM Grace (Neoverse V2), co-développé avec MediaTek |
> **Lien avec le cours :** Le RTX Spark est un SoC au sens strict - CPU, GPU et mémoire sur la même puce, reliés par un bus interne ultra-rapide (NVLink-C2C). La mémoire unifiée signifie que CPU et GPU accèdent aux mêmes données sans copie, ce qui élimine un goulot d'étranglement classique.
- **ARM + GPU Nvidia** : la convergence ARM/GPU, déjà amorcée par Apple (M-series), s'étend au monde PC et gaming.
- **IA locale** : exécuter un modèle de 120 milliards de paramètres sur un laptop (l'équivalent de GPT-3) sans connexion internet était impensable en 2023.
- **Usage prévu** : agents IA personnels, création de contenu (Adobe), gaming 1440p avec ray tracing et DLSS.
*Disponibilité : laptops et mini-PC prévus pour l'automne 2026.*
### 6.2. Contexte : la course aux puces IA
Le RTX Spark s'inscrit dans une tendance plus large :
| Fabricant | Puce | Spécialité |
|-----------|------|------------|
| **Nvidia** | RTX Spark (2026) | IA + gaming, ARM + Blackwell, usage personnel |
- Mémoire unifiée (CPU et GPU partagent la même RAM)
- NPU (Neural Processing Unit) dédié à l'IA
- Efficacité énergétique comme priorité
- Réduction de la dépendance au cloud pour l'IA
### 6.3. Exercice d'actualité
Le RTX Spark intègre 20 cœurs ARM alors que les PC traditionnels utilisent du x86 (Intel/AMD).
1. En vous appuyant sur la section 3 (ARM vs x86), expliquer pourquoi Nvidia a choisi ARM plutôt que x86 pour ce superchip.
2. La mémoire du RTX Spark est dite "unifiée". En quoi cela diffère-t-il de l'architecture Von Neumann vue en Première, où CPU et GPU ont chacun leur propre mémoire ?
3. "1 petaflop = 10¹⁵ opérations par seconde." Un modèle d'IA de 120 milliards de paramètres nécessite environ 240 milliards d'opérations pour générer un seul token. Combien de tokens par seconde le RTX Spark peut-il théoriquement produire ?
1. Un **SoC** intègre tous les composants d'un ordinateur sur une seule puce
2. Les architectures **ARM** dominent le mobile grâce à leur efficacité énergétique
3. Les architectures **x86** restent dominantes sur PC et serveurs (mais ARM progresse)
4.**RISC-V** est une alternative open source prometteuse
5. Les **systèmes embarqués** et l'**IoT** utilisent massivement les SoC
6. L'**impact environnemental** est un enjeu majeur de l'industrie des semi-conducteurs
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Auteur : Florian Mathieu
Licence CC BY NC
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