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Moteur de recherche d'offres d'emploi CEA

Génération assistée par l'IA de simulateurs d’architectures numériques


Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DRT-24-0602  

Direction

DRT

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Génération assistée par l'IA de simulateurs d’architectures numériques

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Les outils de simulation d'architectures numériques reposent sur divers types de modèles, de niveaux d’abstraction différents, afin de répondre aux exigences de la co-conception et de la co-validation matériel/logiciel. Parmi ces modèles, ceux de plus haut niveau permettent la validation fonctionnelle rapide de logiciels sur les architectures cibles.

Ces modèles fonctionnels sont souvent élaborés de manière manuelle, une tâche à la fois fastidieuse et sujette aux erreurs. Lorsque des descriptions de bas niveau en RTL (Register Transfer Level) sont disponibles, elles deviennent une source à partir de laquelle des modèles de plus haut niveau, tels que les modèles fonctionnels, ou simulateurs rapides, peuvent être déduits. Des travaux préliminaires au CEA ont permis d'obtenir un prototype initial basé sur MLIR (Multi-Level Intermediate Representation), démontrant des résultats prometteurs dans la génération de fonctions d'exécution d'instructions à partir de descriptions RTL.

L'objectif de cette thèse est d'approfondir ces travaux, puis d'automatiser l'extraction des états architecturaux en s'inspirant des dernières avancées en matière d'apprentissage automatique pour l'EDA. Le résultat attendu est un flot complet de génération automatique de simulateurs fonctionnels à partir de RTL, garantissant ainsi, par construction, une consistance sémantique entre les deux niveaux d'abstraction.

Université / école doctorale

Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Critères candidat

Formation recommandée

Master II, en Computer Science, Computer Architecture, Machine Learning

Demandeur

Personne à contacter par le candidat

JEBALI Fatma fatma.jebali@cea.fr
CEA
DRT/DSCIN/DSCIN/LECA
CEA-List
Centre d'intégration Nano-INNOV
2 Boulevard Thomas Gobert
91120 PALAISEAU
(+33)1 69 08 11 80

Tuteur / Responsable de thèse

REYBOZ Marina marina.reyboz@cea.fr
CEA
DRT/DSCIN/DSCIN/LIIM
CEA-List
Centre de Grenoble
17 rue des Martyrs
Grenoble Cedex 9, 38054

(+33) 4 38 78 27 68

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