Parallélisation de réseaux de neurones sur architecture distribuée

• Auteur / Autrice : Christophe Corne
• Direction : Julien Gresser
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique, électrotechnique, automatique
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Mulhouse

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Traitement réparti

Parallélisme (informatique)

Architecture des ordinateurs

Résumé

Notre étude a pour objectif d'établir le rôle prépondérant que peuvent avoir les techniques parallèles dans la résolution de calculs complexes utilisant des réseaux de neurones. Nous présentons les différents modèles de réseaux de neurones afin d'évaluer leur adaptabilité au parallélisme et de retenir la meilleure méthode de parallélisation. La structure choisie est basée sur l'algorithme neuromimétique Self-Organizing Map (SOM). Nous parallélisons cet algorithme sur différents types de plate-formes à architecture distribuée, l'une d'entre elles étant un réseau de stations de travail. Nous présentons un réseau grossissant, auto-organisé dans sa généralité et détaillons la forme séquentielle de son algorithme fondateur. La parallélisation de ce dernier algorithme sur une architecture utilisant la norme SCI (Scalable Coherent Interface) comme moyen de communication nous permet de montrer l'intérêt à la fois d'un réseau d'ordinateurs comme ressources de calcul et de ce nouveau protocole à 1 Gigabit/s. Pour évaluer les performances de nos algorithmes et les faire fonctionner, nous avons dû soutirer la puissance optimale des matériels dont nous disposions. Nous avons constaté à cette occasion, que les ressources informatiques, prises dans leur ensemble, avaient un potentiel et une disponibilité en puissance de calcul largement inexploitée. Ces circonstances nous ont conduit à une réflexion sur l'optimisation des ressources informatiques et à la conception d'un logiciel de répartition des tâches, sur systèmes distribués. Nous détaillons le fonctionnement de ce logiciel nommé «ReTrop» et présentons succinctement ses débouchés industriels. Comme exemple d'utilisation de ce principe, nous présentons les résultats obtenus pour améliorer le choix des paramètres d'un réseau grossissant, auto-organisé.