Etude et développement d'une bibliothèque d'adaptation du parallélisme neuromimétique au parallélisme MIMD

• Auteur / Autrice : Yann Boniface
• Direction : Frédéric Alexandre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2000
• Etablissement(s) : Nancy 1
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : Université Henri Poincaré Nancy 1. Faculté des sciences et techniques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Simulateurs

Ordinateurs parallèles

Réseaux neuronaux (informatique)

Connexionnisme

Parallélisme (informatique)

Résumé

Les réseaux de neurones artificiels sont connus pour être des modèles intrinsèquement parallèles. De plus ces modèles réclament une puissance de calcul toujours plus conséquente, notamment pour les modèles d'inspiration biologique du domaine. Dans le même temps, la technologie des ordinateurs parallèles devient de plus en plus accessible tant du point de vue de leur disponibilité que du point de vue financier. Il apparait donc intéressant d'utiliser les ordinateurs parallèles pour résoudre les problèmes de couts d'exécution et de taille des réseaux de neurones posés aux connexionnistes. Cette thèse présente un nouveau simulateur parallèle de réseaux de neurones artificiels. Notre simulateur se veut tout à la fois un outil d'aide au développement des réseaux de neurones artificiels et un outil permettant d'accélérer leurs exécutions. Il doit ainsi faciliter les implantations des réseaux, l'utilisation de réseaux de grandes tailles et l'étude du parallélisme des réseaux de neurones et des phénomènes d'émergences issus de grandes populations de neurones biologiques. Avant de développer ce simulateur nous effectuons une étude comparée des parallélismes des réseaux de neurones artificiels et des ordinateurs parallèles modernes les plus courants. Nous mettons ainsi en valeur les grandes différences entre ces deux modèles de parallélisme puis nous présentons nos solutions pour offrir aux connexionnistes un outil d'aide au développement de réseaux de neurones utilisant les propriétés parallèles des modèles connexionnistes pour permettre leurs exécutions sur machines parallèles sans modifications des algorithmes dans ce sens. Notre simulateur se présente donc sous la forme d'une bibliothèque de fonctions sur le langage C, permettant l'étude du parallélisme neuronal et les exécutions sur machines séquentielles classiques comme parallèles de type MIMD a mémoire partagée.