Stage Ingénieur FPGA & Quantification Non-Linéaire pour le Deep Learning (HF)

Toulouse ǀ Stage ǀ Rattaché à Scalian INSIGHT

Mais quel sera votre rôle

Dans un contexte où les modèles de deep learning atteignent des performances élevées mais restent coûteux en calcul et en mémoire la quantification est un levier clé pour le déploiement embarqué.
Face aux fortes contraintes matérielles les approches de quantification non linéaire offrent de meilleurs compromis précision/complexité que les schémas classiques.
Ce stage propose dexplorer et de prototyper ces techniques sur FPGA jusquà la réalisation dune preuve de concept sur un modèle de référence.

• Réaliser un état de lart des solutions dimplémentation des opérations MAC dans différents formats numériques (Float16 bfloat16 Fixed 16 Int8 ...)
• Prendre en main les différents formats numériques et analyser leur impact sur la précision et lefficacité des calculs
• Concevoir et optimiser des modules VHDL pour les opérations MAC en différents formats
• Analyser et comparer leurs performances en termes de précision latence et utilisation des ressources FPGA et consommation énergétique
• Comparer ces modules avec des solutions existantes
• Documenter le travail réalisé et proposer des recommandations pour lintégration de ces modules dans des architectures plus larges

Qualifications :

Ce que nous recherchons chez vous

• En dernière année décole dingénieur ou de Master avec une spécialisation en électronique
• De bonnes connaissances en architectures matérielles et FPGA
• Une bonne maîtrise de Vivado et du VHDL
• Des compétences en développement Python

Remote Work :

No

Employment Type :

Full-time

Key Skills
Aerospace Engineering,Data Entry,Business Management,Flexcube,Contract
Experience: years
Vacancy: 1