Stage-Architecture-Fpga-Accélération-Reseaux-Neurone H/F
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Contexte L'essor des modèles d'intelligence artificielle entraîne une croissance continue des besoins en calcul.
Si les GPU dominent aujourd'hui l'inférence et l'entraînement de ces modèles, de nombreuses applications embarquées ou temps réel nécessitent des solutions plus performantes énergétiquement, plus déterministes et mieux adaptées aux contraintes de déploiement.
Les FPGA constituent une alternative particulièrement intéressante grâce à leur capacité à implémenter des accélérateurs matér…
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