Garantir l’exécution prédictible de l’intelligence artificielle sur des architectures de calcul hétérogènes
HeRITAGES développe de nouvelles approches pour garantir l’exécution prédictible des inférences de réseaux de neurones sur des architectures de calcul hétérogènes. Le projet répond à un défi majeur des systèmes embarqués critiques : concilier les performances des méthodes d’intelligence artificielle avec les contraintes de temps réel imposées par des applications telles que les véhicules autonomes ou les systèmes avancés d’assistance à la conduite.
Le projet étudie les performances temporelles de différentes implémentations d’inférence sur des processeurs, GPU et accélérateurs spécialisés afin de caractériser leurs comportements d’exécution. Il développe des modèles d’exécution fondés sur des graphes de tâches HPC-DAG et conçoit de nouvelles stratégies d’ordonnancement prenant en compte les dépendances entre tâches, les contraintes mémoire et les interférences liées au partage des ressources de calcul.
En améliorant la prévisibilité et l’efficacité de l’exécution des traitements d’intelligence artificielle, HeRITAGES contribue au développement de systèmes embarqués plus fiables pour les applications critiques nécessitant des garanties temporelles.
