Verification and Characterization of Multicore Vector Processors Enhanced for Low-precision Convolutional Layers Through FPGA Emulation

Ce mémoire explore la vérification et caractérisation de processeurs vectoriels multi-coeurs offrant des instructions dédiées aux réseaux de neurones convolutionnels. Cette étude se con- centre sur la vérification de la fonctionnalité du processeur CORE-V Polara et sur l’exploration d’opérations de convolution à faible précision sur MSPARQ, via une émulation FPGA. A travers une méthodologie impliquant l’adaptation du flot de développement FPGA de OpenPiton, du débogage matériel et des tests d’instructions RISC-V, le processeur CORE-V Polara a pu être validé et envoyé en fabrication. Ensuite, en implémentant l’algorithme de convolution 2D ULPPACK sur les multiples coeurs de MSPARQ, l’étude caractérise la performance du processeur en termes d’opérations et d’utilisation de la cache pour différents niveaux de précision. Elle met en évidence des éléments de conception uniques au processeur, incluant de la vectorisation, du paquettage, et des mécanismes de synchronisation, présentant son efficacité dans le traitement d’opérandes de faible précision tout en conservant les caractéristiques d’un processeur à usage général. Les résultats obtenus de l’expérimentation démontrent la faisabilité et l’intérêt d’une telle architecture de processeur pour de multiples applications, notamment les CNNs, en mettant l’accent sur l’efficacité du processeur pour différentes tailles et configurations de problèmes. Ce mémoire souligne l’importance de solutions matérielles sur mesure pour des applications telles que l’inférence de réseaux de neurones dans des environnements où les ressources sont limitées.