À l’occasion de la conférence Hot Chips, IBM a présenté son nouveau processeur Telum, un accélérateur d’inférence d’abord destiné à l’utilisation de l’IA pour la détection des fraudes dans les transactions financières.

Jusqu’ici, les algorithmes informatiques de détection des fraudes s’appuient sur des indicateurs qui trahissent les malversations après qu’elles aient eu lieu. L’IA et plus exactement certains algorithmes de Deep Learning permettent de repérer les schémas des pratiques frauduleuses très tôt dans leur construction et donc éventuellement d’agir et bloquer les tentatives frauduleuses avant qu’elles ne se réalisent intégralement.

Fruit de 3 ans de développement, Telum est le premier processeur IA dédié d’IBM qui contient un accélérateur d’inférence agissant pendant la réalisation des transactions. Selon IBM, ce processeur doit aider les banques et autres institutions financières à passer d’une posture de « détection des fraudes » à celle de « prévention des fraudes ».

Chaque puce Telum contient 8 cœurs avec un pipeline spécialement pensé pour le Deep Learning et peut être cadencée à plus de 5 GHz ! Mais la vraie originalité de Telum réside dans sa gestion du cache interne et de l’interconnexion des processeurs. En effet, un système peut embarquer jusqu’à 32 chips Telum. Les caches niveau L2 des différents cœurs peuvent être combinés pour former un cache niveau L3 de 256 Mo et il est même possible de combiner les caches de 8 puces Telum pour former un cache virtuel L4 de 2 Go !

« L’une des innovations clés dans la conception de Telum est que nous avons construit un accélérateur d’IA directement sur du silicium et nous avons directement connecté tous les cœurs afin de bâtir un écosystème qui s’étend du hardware aux logiciels en passant par le firmware et les OS, pour implémenter du Deep Learning au cœur des transactions, de toutes les transactions » explique ainsi Anthony Saporito, responsable technique chez IBM.

Telum se veut ainsi une fondation pour tout système ayant besoin de faire de la détection de fraude et de l’analyse de données sur des volumétries s’étendant à des millions de transactions par seconde.