Smart : un neurocalculateur parallèle exploitant des matrices creuses

par Jean-Christophe Lawson

Thèse de doctorat en Signal, image, parole

Sous la direction de Jeanny Hérault.

Soutenue en 1993

à Grenoble, INPG .

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  • Résumé

    Les annees 80 montrerent l'eclosion du paradigme neuromimetique qui sommeillait depuis un demi-siecle. La simulation interactive intensive est un element cle pour des progres de cette approche qui fait generalement appel a des systemes non lineaires de grande taille. Ainsi, la faible efficacite des calculateurs est un element qui ralentit le developpement de nouveaux modeles. Bien que les modeles existant fassent apparaitre des comportements prometteurs, le fosse separant ces modeles des architectures nerveuses reste abyssal. L'analyse des principales caracteristiques nerveuses et leur traduction en termes informatique est le point de depart a l'amelioration de l'efficacite et des performances. Ainsi, le comportement dynamique est un element a developper a de multiples niveaux. Dans ce memoire, nous rappelons quelques aspects biologiques des structures nerveuses et nous les mettons en relief selon le point de vue du traitement de l'information. Ensuite, nous resumons certains principes fondamentaux du traitement parallele. Nous les exploitons alors dans la partie principale de ce travail pour proposer un calculateur a jeu d'instructions reduit (risc) faisant un tres large appel au traitement en temps masque (pipeline), pour un traitement vectoriel distribue. Un tel modele de calcul assure une bonne efficacite pour les taches tres repetitives qui sont impliquees dans les modeles neuromimetiques: le traitement distribue est bien adapte au faible taux de reutilisation de nombreuses donnees et une structure lineaire permet des echanges et une supervision aises. Une procedure de repartition des donnees, associee a des ressources materielles specifiques, autorise un traitement distribue efficace sur des matrices creuses de topologie dynamique. Une double mise en uvre logicielle et materielle est proposee a partir d'un modele risc standard (sparc). Une evaluation de performance est egalement fournie. La conclusion de ce travail est qu'un formalisme vectoriel est bien adapte a la description des reseaux neuromimetiques et a leur mise en uvre parallele, l'exploitation efficace de matrices de connexion creuses permet alors la simulation efficace des modeles les plus generaux. Cela implique a la fois un materiel specifique et un environnement logiciel adapte

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  • Détails : 1 vol. (148 p.)

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  • Cote : TS 93/INPG/0030
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