Enrolment options

Architectures matérielles généralistes (CPU, GPU) et spécialisées (architectures systoliques, à grand nombre de coeurs, etc.) pour l'apprentissage profond. Analyse de la consommation d'énergie d'un modèle à plusieurs niveaux d'abstraction pour des technologies CMOS et émergentes. Optimisation de modèles pour l'implémentation: quantification, compression, élagage, algorithmes d'exploration automatique. Optimisation d'architectures matérielles paramétriques, interaction entre le modèle et l'architecture matérielle. Projet expérimental de minimisation de la consommation d'énergie d'une approche par apprentissage profond.

Guests cannot access this course. Please log in.