Viveris.
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Les réseaux de neurones offrent de nouvelles possibilités pour compresser efficacement des données tout en maîtrisant les ressources matérielles. Ce stage s'inscrit dans le développement d'une solution de compression fondée sur un réseau de neurones, avec une implémentation sur une cible matérielle spatialisable combinant processeur CPU et logique programmable FPGA.
L'objectif sera de porter et d'optimiser le modèle de compression proposé par J. Ballé, en s'appuyant sur les outils Aidge et LoCod :
- Aidge pour la création et l'intégration des opérateurs unitaires nécessaires au modèle ;
- LoCod pour la génération et l'optimisation de la partie HLS bas niveau ;
L'ensemble de la chaîne pour produire une implémentation adaptée aux architectures CPU/FPGA.
Objectif :
- Permettre la mesure des performances de compression, d'encombrement mémoire et de charge CPU ;
- Permettre une optimisation du modèle et des interconnexions PL / PS des codes autogénérés par les frameworks ;
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Profil recherché :
Étudiant en 5ème année d'école d'ingénieur ou de Master en spécialité informatique, avec une option en systèmes embarqués.
Vous disposez idéalement de connaissances en :
- Python, FPGA, C/C++ et conception HLS ;
- Réseaux de neurones ;
- Traitement du signal ou compression de données ;
- Architecture mémoire et échanges CPU/FPGA.
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