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 Thesis : Optimisation de l’exécution d’un réseau de neurones sur un accélérateur AI

SCAI PhD thesis
Le but de cette thèse est de développer des stratégies pour exécuter un réseau de neurones à plusieurs couches sur une accélérateur d’IA de type « Output Stationary ». Le réseau de neurones en entrée sera caractérisé par la taille et les opérations des différentes couches. On étudiera dans un premier temps des opérateurs classiques de type « feed-forward » (CONV, FC). La poursuite sur des opérateurs de type récurrent (par ex. LSTM) sera envisagée en fonction de l’avancement des travaux. L’accélérateur IA considéré sera décrit par son nombre de processeurs, la structure des connections entre processeurs, la taille et les durées d’accès aux différentes mémoires. Le but est de développer une boite à outil algorithmique pour construire un placement et un ordonnancement de l’ensemble des opérations associées au réseau de neurones en entrée sur l’accélérateur IA fixée de sorte à optimiser la durée de calcul et respecter l’ensemble des contraintes liées aux mémoires.

Ce projet de recherche doctoral fait l’objet d’une demande de financement auprès de « Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI) », le candidat retenu par son porteur devra donc participer au concours correspondant (prévoir un dossier et une audition) en vue d’obtenir le financement effectif.

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Contact :Alix Munier

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