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Architectures systèmes

Pierre Michaud - 14/04/2014

Coup d’accélérateur pour le machine-learning

Directeur de recherche chez Inria, Olivier Temam s’est vu décerner un Best Paper Award lors de la conférence ASPLOS, qui s’est tenue à Salt Lake City du 1er au 5 mars 2014. À l’origine de cette distinction : ses recherches sur les accélérateurs informatiques, infiniment plus performants que les processeurs classiques. Des travaux qui ouvrent des perspectives nouvelles au « machine-learning » .

Créer des systèmes plus performants et moins gourmands en énergie : tel est la vocation des accélérateurs. Ces circuits informatiques, encore réservés à certaines catégories d’applications, s’avèrent beaucoup moins énergivores que les processeurs. Ils offrent dans le même temps des capacités de calcul très largement supérieures à coût égal (ou un coût très inférieur pour les mêmes performances).
Ces accélérateurs, Olivier Temam en a fait son sujet de prédilection. Récompensés, lors de la dernière conférence ASPLOS par un Best Paper Award , ses travaux portent plus spécifiquement sur l’apport des accélérateurs au machine-learning . Cette discipline scientifique récente explore les méthodes qui permettent à un système d’accomplir des tâches difficile ou impossible à réaliser par des moyens algorithmiques classiques. Les « machines » en question ?  Les moteurs de recherche, mais aussi les logiciels d’analyse d’images ou de reconnaissance vocale, la robotique… « Il faudra toujours des processeurs pour les tâches générales, mais pour les tâches gourmandes en calcul, comme celles accomplies par les moteurs de recherche web par exemple, on tendra de plus en plus à intégrer des accélérateurs autour des processeurs » , explique Olivier Temam.

Développement sur mesure

Il reste que d’un point de vue industriel, il n’est pas envisageable de créer un accélérateur pour chaque type de programme. D’où l’idée de limiter leur développement aux algorithmes ayant un vaste champ d’application. Dans le cadre d’une collaboration avec l'Institute of Computing Technology de Pékin, Olivier Temam s’est donc spécifiquement intéressé à l’algorithme Deep Neural Networks . « Il est aujourd’hui utilisé par une très grande variété d’applications de machine-learning, indique Olivier Temam. Cela en fait un candidat idéal pour la création d’un accélérateur. »
Olivier Temam et ses collaborateurs chinois ont montré que cet accélérateur, en cours de développement, pourrait afficher des performances similaires à celles de processeurs 100 fois plus volumineux. De quoi envisager leur utilisation pour des objets du quotidien, comme les smartphones ou les systèmes de navigation automobiles. La démocratisation du machine-learning est en marche…

Mots-clés : Machine-learning Calcul distribué Accélérateur Olivier Temam Processeur Énergie

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