Un processeur neuronal de seconde génération : L-neuro 2.3

A second generation processor for neural networks : L-neuro 2.3

• Auteur / Autrice : Marc Duranton
• Direction : Jeanny Hérault
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Signal, image, parole
• Date : Soutenance en 1995
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés libres

Sciences appliquees

Electronique

Etude experimentale

Processeur

Traitement image

Traitement parallele

Reseau neuronal

Connexionnisme

Calculateur simd

Architecture circuit

Vliw

Experimental study

Processor

Image processing

Parallel processing

Neural network

Connectionism

Simd computer

Circuit architecture

Résumé

Depuis plusieurs annees, lep (laboratoires d'electronique philips s. A. S. ) developpe des applications de traitement d'image, principalement avec des algorithmes connexionistes qui permettent d'utiliser avec efficacite du materiel parallele. Un processeur de premiere generation, appele l-neuro 1. 0, fut utilise et teste principalement sur des applications de reconnaissance de formes et de traitement d'images. A partir des etudes de systemes comprenant des l-neuro 1. 0, a ete developpee la version amelioree l-neuro 2. 3 qui elimine les principales limitations de son predecesseur. C'est un processeur parallele complet qui permet de realiser plus efficacement les algorithmes a base de reseaux de neurones, ainsi que les fonctions de traitement d'image et des traitements vectoriels generaux. L-neuro 2. 3 se compose principalement d'une unite vectorielle, d'une unite de transformation vecteur vers scalaire. L'unite vectorielle est constituee de 12 processeurs de traitement du signal (dsp) fonctionnant en mode simd. A une frequence d'horloge de 60 mhz, il permet de realiser 2 milliards d'operations arithmetiques par seconde. Le code du processeur est constitue d'instructions elementaires tres longues (vliw) regroupees en instructions redefinissables