Efficient Architectures for High-Performance Embedded Computing - Equipe Algorithm Architecture Interactions Accéder directement au contenu
Hdr Année : 2022

Efficient Architectures for High-Performance Embedded Computing

Architectures efficaces pour calcul embarquée haute-performance

Mostafa Rizk
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1180891

Résumé

This Habilitation to supervise research presents the numerous research activities performed since 2014 targeting the development of flexible and efficient architectures for high performance embedded computing. The presented research activities aim at the realization of flexible and efficient architectures in multitude application domains such as digital communication, data-flow, neural networks, embedded machine learning and embedded vision. These research works have addressed the design and implementation of novel hardware architectures aiming to attain the emergent flexibility requirement, and the ever-increasing requirements of enhanced performance and reduced power consumption and implementation resources. The performed work has targeted the elaboration of new algorithms and hardware architectures usingdifferent design paradigms. In this context, several research works have been initiated through completed or ongoing research projects, two defended PhD theses and several Master theses. The most significant achievements are presented by grouping them in four sub-themes: (1) Flexible yet efficient architectures for applications in the digital communication domain; (2) Efficient algorithms and architectures for dataflow applications; (3) Efficient and flexible design paradigms based on emergent memristive devices and (4) Efficient implementations of machine learning algorithms. Current research activities focus on embedded computer vision and artificial intelligence with the goal of achieving efficient implementations on edge devices with low computational resources and low power budget.
Ce mémoire d’habilitation à diriger des recherches présente mes nombreuses activités de recherche menées depuis 2011 visant le développement d'architectures flexibles et efficaces pour le calcul embarqué haute-performance. Les activités de recherche présentées visent la proposition et la conception d'architectures flexibles et efficaces dans plusieurs domaines applicatifs tels que la communication numérique, les flots de données, les réseaux de neurones, l'apprentissage automatique et la vision embarquée. Ces travaux de recherche ont porté sur la conception et la mise en œuvre de nouvelles architectures matérielles visant à répondre aux exigences émergentes en matière de flexibilité, ainsi qu'aux exigences toujours plus grandes en termes de performances et de réduction de la consommation d'énergie et des ressources matérielles. Dans ce contexte, plusieurs travauxde recherche ont été initiés à travers des projets de recherche terminés ou en cours, deux thèses de doctorat soutenues et plusieurs thèses de Master. Les réalisations les plus significatives sont présentées en les regroupant en quatre sous-thèmes : (1) Architectures flexibles et efficaces pour des applications dans le domaine des communications numériques, (2) Algorithmes et architectures efficaces pour des applications de flot de données, (3) Paradigmes de conception efficaces et flexibles basés sur des dispositifs memristifs émergents et (4) Implémentations efficaces d'algorithmes d'apprentissage automatique. Mes activités de recherche actuelles se concentrent sur la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle embarquées dans le but de réaliser des implémentations efficaces sur des dispositifs embarqués avec de faibles ressources de calcul et un faible budget énergétique.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

tel-04063457 , version 1 (11-04-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04063457 , version 1

Citer

Mostafa Rizk. Efficient Architectures for High-Performance Embedded Computing. Hardware Architecture [cs.AR]. Université Bretagne Sud, 2022. ⟨tel-04063457⟩
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