FPGA et Deep Learning

Objectif

Les FPGA sont des circuits logiques programmables. Grossièrement à l'aide d'une chaîne d'outils et à partir d'une description par exemple via un langage comme Lustre en ALM-INRFO3, on obtient un circuit qui réalise les fonctions logigues combinatoire et séquentiel (mémoire et bascules) souhaitées.

Dans ce projet nous allons nous intéressé à implémenter un réseau de neurone simple de type Perceptron (simple et peut-être multicouches).

Nous utiliserons pour décrire et simuler les circuits souhaitées le logiciel nmigen écrit en Python3.

Plan de travail

• On procédera par preuve de concept
• Un état l'art rapide sera à réaliser FPGA et Deep Learning pour identifier les grandes classes d'architectures
• Programmation d'un perceptron avec phase d'apprentissage et d'inférence
• Un état l'art sera à réaliser

Prérequis

• Connaissance de Python
• Ne pas avoir eu une sainte horreur de cours d'ALM