La jeune entreprise singapourienne Symatics fait son entrée sur la scène des semi-conducteurs avec une architecture baptisée Morphic Processing Unit (MPU). Destinée notamment aux applications d’intelligence artificielle interactives et aux tâches de raisonnement, cette technologie entend réduire les échanges de données entre mémoire et processeur afin d’améliorer la rapidité d’exécution des modèles d’IA.
Une architecture conçue pour répondre aux limites du calcul traditionnel
La course à la performance dans le domaine de l’intelligence artificielle ne repose plus uniquement sur la puissance brute des processeurs. La manière dont les données sont organisées, stockées et transférées joue également un rôle déterminant dans les performances des infrastructures informatiques.
Le 6 novembre 2026, Symatics a présenté son architecture Morphic Processing Unit (MPU), une nouvelle approche matérielle pensée pour répondre aux besoins croissants des applications d’intelligence artificielle.
D’après les informations rapportées par Tech in Asia, cette architecture vise principalement à améliorer les performances de l’inférence, c’est-à-dire la phase durant laquelle un modèle d’IA utilise ses connaissances pour produire une réponse à partir d’une requête.
L’ambition de Symatics est de dépasser certaines limites des architectures conventionnelles, dans lesquelles les données doivent régulièrement circuler entre les unités de mémoire et de calcul. Ces transferts peuvent entraîner des délais supplémentaires et mobiliser des ressources énergétiques importantes.
Le calcul à état persistant au cœur de la technologie MPU
La particularité de l’approche développée par Symatics réside dans le concept de calcul à état persistant, également appelé state-resident computing.
Dans les architectures informatiques classiques, les données intermédiaires et le contexte nécessaires à un calcul peuvent devoir être transférés ou reconstitués au fil des opérations. Symatics souhaite maintenir les états de calcul au sein même de l’architecture, afin qu’ils restent disponibles et puissent évoluer au cours des différents cycles d’exécution.
L’entreprise présente cette approche comme un moyen de limiter les déplacements inutiles de données et les opérations de synchronisation.
Son architecture repose notamment sur quatre principes :
- La persistance des états : les informations utiles au calcul restent accessibles au sein du système.
- Le calcul structurel : les opérations sont organisées selon les relations entre les différents éléments de l’architecture.
- La planification par compilateur : les chemins d’exécution sont définis en amont plutôt que déterminés uniquement pendant le traitement.
- La circulation cyclique des états : les informations évoluent selon des transitions organisées et prévisibles.
Symatics affirme ainsi vouloir proposer une infrastructure mieux adaptée aux traitements qui nécessitent de conserver un contexte sur une longue durée, notamment les systèmes d’IA conversationnelle, les agents autonomes et les applications impliquant des opérations de raisonnement complexes.
Réduire les transferts de données pour améliorer la latence
L’un des principaux objectifs de la MPU consiste à optimiser la circulation des données entre les unités de calcul et les espaces mémoire.
Selon les informations publiées à l’occasion de son lancement, l’architecture associe notamment un traitement parallèle organisé selon des dimensions lignes-colonnes à une exécution planifiée par le compilateur.
L’enjeu est particulièrement important pour l’inférence des grands modèles de langage. La multiplication des opérations peut devenir coûteuse en temps et en ressources lorsque les conversations s’allongent ou que plusieurs agents travaillent simultanément.
En maintenant davantage d’informations au sein de la structure de calcul, Symatics entend donc améliorer la continuité des traitements.
Toutefois, l’entreprise n’a pas encore publié de résultats indépendants permettant de quantifier les gains de vitesse, de consommation énergétique ou de coût que pourrait apporter la MPU par rapport aux processeurs existants.
Une démonstration à Singapour avant la validation technique
La présentation de cette architecture s’inscrit dans une stratégie de développement progressif.
Du 5 au 7 novembre 2026, Symatics expose son concept lors de l’AI for Good Summit organisé au Shangri-La Singapore. La démonstration repose sur une infrastructure comprenant 64 unités MPU et une interconnexion optique.
L’objectif est notamment de visualiser la circulation des états entre plusieurs nœuds de calcul et de montrer comment l’architecture gère les échanges et les erreurs de transmission.
L’entreprise indique également travailler sur plusieurs étapes de validation. La simulation et la validation de l’architecture constituent une première phase, tandis qu’une démonstration multi-nœuds reposant sur des FPGA est prévue pour la fin novembre 2026.
Selon la feuille de route communiquée par Symatics, une première génération de silicium est envisagée pour 2028.
Une équipe expérimentée dans l’industrie des puces
La startup s’appuie également sur une équipe dirigeante disposant d’une expérience significative dans le secteur des semi-conducteurs.
Son fondateur et directeur général, Mo Zining, pilote notamment la stratégie, le financement et le développement des partenariats.
Le cofondateur et directeur technique, Wayne Wu, possède quant à lui plus de 25 ans d’expérience dans la conception et l’ingénierie des semi-conducteurs. Son parcours comprend notamment des responsabilités chez ATI, AMD, Atmel, Western Digital et Lightelligence.
Cette expérience couvre plusieurs domaines, dont les processeurs, les GPU, les systèmes sur puce (SoC), les interconnexions à haut débit et les technologies photoniques.
La société cherche ainsi à associer une nouvelle vision de l’architecture informatique à une expérience industrielle acquise dans le développement de composants électroniques.
Conclusion : vers une nouvelle génération d’architectures dédiées à l’IA ?
Avec la Morphic Processing Unit, Symatics cherche à ouvrir une nouvelle voie dans la conception des architectures destinées à l’intelligence artificielle.
Pour l’heure, la MPU demeure une technologie en développement. Son potentiel réel dépendra des performances mesurées, de la réussite de son implémentation matérielle et de sa capacité à trouver sa place dans un marché dominé par des acteurs déjà bien établis.
Le lancement de Symatics constitue néanmoins un signal intéressant pour l’écosystème singapourien des semi-conducteurs, qui cherche à renforcer sa présence dans les technologies matérielles au cœur de la prochaine génération d’intelligence artificielle.