Contribution à l'implémentation des réseaux de neurones artificiels sur hardware reconfigurable FPGA

Abstract

Les travaux présentés dans cette thèse portent, essentiellement, sur la réalisation d’une plateforme logicielle pour l’aide à l’implémentation des réseaux de neurones et la génération automatique de configurations pour FPGAs. Deux approches ont été développées pour aborder le développement et la conception. La première repose sur l’utilisation du langage VHDL sous l’environnement ISE de Xilinx, et la deuxième est basée sur le Handel-C avec l’outil DK de Celoxica. Différents résultats de synthèse ont été obtenus pour justifier les solutions choisies concernant les différents problèmes tels que: la représentation des données, l’arithmétique utilisée, la mise en oeuvre de la fonction d’activation, etc… Nous avons effectués des validations pratiques basées sur la commande d’un moteur à courant continu par les réseaux de neurones. Enfin, nous avons réalisé une interface graphique à menus, dédiée à l’utilisation rapide et conviviale de la plateforme logicielle. Ce rapport est organisé comme suit: Le chapitre 0 est consacré aux motivations et objectives de ce travail de recherche. Dans le chapitre I, nous exposons les différents travaux effectués dans le domaine de la mise oeuvre des RNA sur circuits FPGA, avec les différents types d’implémentations. Nous insisterons, essentiellement, sur les différentes architectures de RNA implémentés, ainsi que les différentes représentations des données réelles utilisées. En effet, le choix de cette représentation est probablement l’une des plus importantes décisions à prendre lors de la conception d’une architecture neuronale. Par la suite, nous présentons les RNA comme étant une structure de calcul hautement parallèle, capable d’apprendre et de s’adapter, et donc très efficace dans son utilisation pour la commande des systèmes. Nous abordons le circuit ciblé par l’implémentation, le FPGA, avec son architecture et les différentes méthodes de sa programmation, ainsi que les différents langages et environnements utilisés. Deux approches ont été développées pour aborder le développement et la conception. La première repose sur l’utilisation du langage VHDL sous l’environnement ISE de Xilinx, et la deuxième est basée sur le Handel-C avec l’outil DK de Celoxica. Le chapitre II est consacré à la première approche dans laquelle sont cités et traités les différents problèmes qu’on rencontre, durant la conception d’une architecture neuronale, tels que la représentation des données, le bloc d’activation et le type d’implémentation. Les résultats obtenus sont présentés, ainsi qu’une application pour valider la démarche suivie. Le chapitre III traite la deuxième approche qui consiste, dans un premier temps, à programmer l’algorithme de la rétropropagation en langage C, réaliser le « portage » du programme conçu en langage C vers le langage Handel-C, et enfin l’implémenter sur le circuit FPGA ciblé. Les résultats obtenus sont présentés, ainsi qu’une deuxième application pour valider la démarche suivie. Enfin, dans le chapitre IV, nous présentons l’interface graphique à menus réalisée et dédiée à l’utilisation rapide et conviviale de la plateforme logicielle. La plateforme logicielle conçue a été utilisée pour quelques applications pratiques.