Frédéric Émirian
Published: 1996
Total Pages: 179
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LES MODELES DE RESEAUX DE NEURONES, CONSTITUES DE CELLULES INTERCONNECTEES TRAVAILLANT SIMULTANEMENT, SE PRETENT TRES NATURELLEMENT A UNE SIMULATION SUR ARCHITECTURE PARALLELE. CEPENDANT, L'OBTENTION DE BONNES PERFORMANCES SUR LES DIFFERENTS TYPES DE RESEAUX NEURONAUX IMPOSE D'AVOIR UNE MACHINE SUFFISAMMENT SOUPLE ET DOTEE D'UN RESEAU DE COMMUNICATION TRES PERFORMANT. DANS CETTE ETUDE, NOUS PROPOSONS UNE ARCHITECTURE PARALLELE MIMD DOTEE D'UN RESEAU DE COMMUNICATION EN ANNEAU A CORDES DONT LES PARAMETRES TOPOLOGIQUES SONT OPTIMISES AFIN DE REDUIRE SON DIAMETRE TOUT EN LE RENDANT PARTITIONNABLE. LE MODELE DE COMMUNICATION QUE NOUS CHOISISSONS EST DU TYPE STATIQUE, POINT A POINT ENTRE PROCESSEURS DIRECTEMENT CONNECTES, ET SANS AUCUN MECANISME DE ROUTAGE. CETTE DERNIERE RESTRICTION NE DIMINUE EN RIEN LES PERFORMANCES DANS LA MESURE OU LES PRINCIPALES ARCHITECTURES NEURONALES SONT ELLES-MEMES STATIQUES ; ELLE NOUS PERMET EN OUTRE DE SIMPLIFIER LE MATERIEL ET D'OPTIMISER L'ORDONNANCEMENT DES TRAVAUX DES PROCESSEURS EXPLICITEMENT PAR PROGRAMME. NOUS AVONS INTRODUIT UNE EXTENSION PARALLELE DU LANGAGE C IMPLANTANT UN MODELE DE PROGRAMMATION DU TYPE SPMD (PARALLELISME DE DONNEES) AVEC INSTRUCTIONS DE COMMUNICATIONS GLOBALES AFIN DE FACILITER LE DEVELOPPEMENT DES APPLICATIONS. CE LANGAGE PERMET D'EFFECTUER UN CONTROLE SEMANTIQUE ASSURANT L'ABSENCE DE RISQUES D'INTER-BLOCAGE DES PROCESSEURS. NOUS AVONS REALISE UN COMPILATEUR GENERANT DU CODE POUR UN ENVIRONNEMENT DE SIMULATION, ET NOUS AVONS ECRIT DES PROGRAMMES POUR LES PRINCIPAUX ALGORITHMES NEURONAUX AINSI QUE POUR DES ALGORITHMES DE TRAITEMENT D'IMAGES AFIN DE CONFIRMER L'INTERET DU COUPLE ARCHITECTURE-LANGAGE CHOISI. NOUS PROPOSONS DES SOLUTIONS POUR UNE REALISATION MATERIELLE A BASE DE PROCESSEURS DE SIGNAUX ET/OU D'ASIC ; NOTRE ETUDE PORTE ESSENTIELLEMENT SUR LA REALISATION DES LIAISONS DE COMMUNICATION ENTRE LES NUDS DU RESEAU