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Diversité scientifique et technologique
L'école d'ingénieurs de physique, électronique, matériaux
Diversité scientifique et technologique

> Formation

Projet Accélération matérielle (Image)(SICOM S9) - 5PMSPAM1

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  • Volumes horaires

    • CM : 0
    • TD : 0
    • TP : 0
    • Projet : 32.0
    • Stage : 0
    • DS : 0
    Crédits ECTS : 4.0

Objectifs

Ce projet s'intéresse à l'implémentation d'algorithmes de deep learning appliqués à des images sur processeur GPU.
L'objectif est d'illustrer qu'une démarche d'adéquation entre algorithme et architecture est nécessaire à l'obtention d'une implantation efficace. Des flots de développement industriels sont mis en oeuvre dans cet enseignement.

Contact Dominique HOUZET

Contenu

Le projet se déroule en deux étapes:

  • Etude du réseau de neurones convolutionnel avec sa base de données experimenté avec les outils standard (Keras...)
  • implémentation en C/CUDA sur CPU/GPU des différentes couches du CNN avec optimisation de l'implantation sur GPU


Prérequis

Contrôles des connaissances

lors de la dernière séance de projet, il y aura une présentation orale du travail réalisé. Un rapport de projet de 15 à 20 pages est également produit.



Rapport : 100%

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Filières->Semestre 9

Bibliographie

CUDA programming guide, Nvidia

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mise à jour le 21 septembre 2021

Université Grenoble Alpes