Résumé - Amélioration de l'architecture de von Neumann pour un futur intelligent

Amélioration de l'architecture de von Neumann pour un futur intelligent

2025-07-22 14:19:53

{"Rajpreet Singh","Vidhi Kothari"}

{cs.AR}

Ce document présente une nouvelle architecture informatique appelée l'Unité de Raisonnement (RU) qui étend le modèle classique de Von Neumann pour permettre des capacités d'intelligence générale artificielle (AGI) natives. L'RU est un coprocesseur spécialisé qui exécute des inférences symboliques, la coordination de multiples agents, et des calculs symboliques-neuraux hybrides en tant que primitives architecturales fondamentales. L'architecture intègre une instruction set architecture spécifique au raisonnement, des pipelines de traitement symbolique parallèles, des abstractions de noyau-aware pour les agents, et une hiérarchie de mémoire unifiée qui intègre en douceur les charges de travail cognitives et numériques. Grâce à un co-conception systématique à travers les couches matériel, système d'exploitation et runtime d'agent, cette architecture établit une base computationnelle où le raisonnement, l'apprentissage et l'adaptation apparaissent comme des propriétés d'exécution intrinsèques plutôt que des abstractions logicielles. Les caractéristiques clés de l'architecture incluent : * **Unité de Raisonnement (RU)** : Un coprocesseur dédié qui exécute des inférences symboliques, la coordination de multiples agents, et des calculs symboliques-neuraux hybrides. * **Architecture des Instructions (ISA)** : Une ISA spécifique au raisonnement optimisée pour la réécriture symbolique, le raisonnement basé sur les graphes, et la recherche et l'inférence parallèles. * **Pipelines de Traitement Symbolique Parallèles** : Des pipelines de traitement parallèles pour des inférences symboliques et le raisonnement efficaces. * **Abstractions de Noyau-Aware pour les Agents** : Des abstractions pour gérer et coordonner les agents symboliques dans le système. * **Hiérarchie de Mémoire Unifiée** : Une hiérarchie de mémoire unifiée qui soutient à la fois la mutabilité des données et la permanence sémantique, permettant l'intégration en douceur des charges de travail cognitives et numériques. L'architecture proposée permet une nouvelle catégorie de systèmes intelligents capables de réaliser des tâches cognitives complexes telles que le raisonnement, la planification et l'apprentissage. Elle pose les bases pour les futurs systèmes informatiques où l'apprentissage, le raisonnement et la perception ne sont plus des extensions isolées mais des citoyens architecturaux de premier plan. Le document discute également de la méthodologie de développement pour construire un système natif en AGI, y compris l'extension du noyau du système d'exploitation pour soutenir les abstractions symboliques, l'intégration de l'RU en tant que coprocesseur matériel, et l'introduction d'un cadre d'agent cognitif. L'architecture est évaluée à l'aide d'un ensemble de benchmarks et de cas d'utilisation qui démontrent son efficacité dans divers domaines tels que la navigation dans les graphes de connaissances, l'inférence diagnostique causale, et la négociation multi-agents.