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-24-0631
Direction
DRT
Description du sujet de thèse
Domaine
Défis technologiques
Sujets de thèse
Approche par clip pour améliorer l'efficacité énergétique des combinaisons d'intégration de matériel
Contrat
Thèse
Description de l'offre
Dans un contexte global d’automatisation de tâches, les réseaux de neurones artificiels sont actuellement utilisés dans de nombreux domaines nécessitant le traitement de données issu de capteurs : visions, sonores, vibrations.
Suivant différentes contraintes, le traitement de l’information peut être réalisé sur le Cloud (SIRI, AWS, TPU) ou de manière embarquée (plateforme Jetson de NVidia, Movidius, PNeuro/DNeuro du CEA-LIST). Dans ce second cas, de nombreuses contraintes matérielles doivent être prises en compte lors du dimensionnement de l’algorithme. Pour améliorer le portage sur plateforme matérielle, le LIST a développé des méthodes innovantes de l’état de l’art mondial permettant d’améliorer l’efficacité énergétique de ces plateformes.
L’efficacité énergétique des architectures Neuromorphique à technologie équivalente est contrainte par paradigme classique de la flexibilité vs l’efficacité. Autrement dit plus une architecture est capable d’effectuer des tâches (des réseaux) différentes, moins elles sont énergétiquement efficaces. Si cette relation ne peut être contournée pour une grande variété d’algorithmes, les réseaux de neurones sont des fonctions paramétriques, apprises pour une et donc potentiellement adaptables à d’autres tâches par une modification partielle de la topologie et/ou des paramètres.
Une technique,CLIP semble apporter une réponse, avec une forte capacité d'adaptation à des tâches variées et une possibilité d’utilisation de la multimodalité. Dans sa forme originelle cette méthode est présentée comme une méthode de mise en relation un texte et une image pour créer une tâche de classification.
L’objectif de la thèse est d’étudier le portage matériel de CLIP en proposant une architecture dédiée. La thèse s’organise en 3 temps forts, avec dans un premier temps une étude sur les mécanismes de CLIP, les opérations à effectuer, les conséquences sur les réseaux d’embedding. Dans le deuxième temps, les optimisations matérielles applicables à CLIP, telles que la quantification (ou autres) et une estimation de la flexibilité vs la généralité applicative. Pour finir une proposition architecturale et réalisation permettant une mesure de l’efficacité énergétique.
Université / école doctorale
Mathématiques, Télécommunications, Informatique, Signal, Systèmes, Electronique (MATISSE)
Rennes
Localisation du sujet de thèse
Site
Saclay
Demandeur
Personne à contacter par le candidat
LORRAIN Vincent vincent.lorrain@cea.fr
CEA
DRT/DSCIN/DSCIN/LIAE
2 Bd Thomas Gobert, 91120 Palaiseau
01 69 08 00 96
Tuteur / Responsable de thèse
SENTIEYS Olivier olivier.sentieys@inria.fr
Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires
Université de Rennes 1
IRISA/ENSSAT
Laboratoire d’Analyse des Systèmes de Traitement de l’Information
6 rue de KERAMPONT
22300 LANNION
02 96 46 90 41
En savoir plus