Simulation au niveau système et flot d’exploration d’architectures neuromorphiques non-volatiles

Publié le : 15 juillet 2019

L’implantation matérielle de réseaux de neurones est un sujet de recherche stratégique pour de nombreuses entreprises internationales. Les principaux projets autour de l’ingénierie neuromorphique ont donné naissance à des puces inspirées du comportement du cerveau comme SyNAPSE, TrueNorth ou SpiNNaker. Ces technologies ciblent principalement de puissantes fermes de calcul et sont peu adaptées aux contraintes de consommation énergétique des systèmes embarqués ou de l’internet des objets.

L’intégration hétérogène de la technologie CMOS avec des technologies émergentes permettrait de s’affranchir de ces limitations. En particulier, la technologie mémoire MRAM (Magnetoresistive Random-Access Memory) est considérée comme la plus prometteuse des mémoires non-volatiles permettant de réduire la consommation énergétique des architectures de calcul. Afin de permettre l’exploration de différentes solutions architecturales, il manque toutefois d’une approche avec un haut niveau d’abstraction permettant d’évaluer rapidement les gains en consommation apportés par ces mémoires.

Dans ce contexte, cette thèse consiste en la définition d’une plateforme de modélisation conjointe de la logique numérique et de fonctions à base de mémoires non-volatiles ciblant les accélérateurs neuromorphiques. La plateforme permettra l’exploration de différents choix architecturaux basés sur les propriétés des mémoires non-volatiles afin de mieux comprendre le compromis entre performance, surface et consommation énergétique.

La thèse sera dirigée par Sébastien Bilavarn (Université Côte d’Azur, LEAT, Sophia Antipolis) et encadrée par François Duhem (CEA/Spintec, Grenoble).

Compétences nécessaires : conception RTL, architecture de systèmes, électronique, langages de programmation C/C++ ou similaire (connaissances en SystemC appréciées)

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