Dans le cadre de son activité de conception de solution matérielle embarquée pour l’inférence de modèles IA, le LIAE s’intéresse en particulier aux réseaux Transformers. A la base de nombreux modèles de fondations actuels, l’embarquabilité de ces réseaux pour une exécution sur une cible matérielle contrainte est un enjeu fort de par leur taille et leur complexité.

Dans ce contexte, vous serez intégré à une équipe projet en phase de démarrage visant l’accélération matérielle de réseaux Transformers pour des applications de perception.

Vos principales missions seront :

-          Contribuer à la veille technologique sur les techniques d’embarquabilité de ces modèles (e.g. quantification) ;

-          Identifier et analyser la complexité des mécanismes et fonctions de mise en œuvre matérielle (opérateurs de calcul, granularité, accès aux données…) ;

-          Implémenter des opérateurs de calcul et mécanismes identifiés (développement au niveau RTL); Evaluer et caractériser ces implémentations (simulation avant et après synthèse logique) ;

-          Participer à la dissémination scientifique des résultats de recherches de l'équipe (contributions aux publications dans des conférences internationales) et à la valorisation de nos innovations (rédaction de brevets).

Dans l’exercice de votre mission, vous pourrez également être amené(e) à interagir avec d’autres équipes du CEA List en lien avec le contexte applicatif et/ou la caractérisation ASIC des solutions développées. 

Pour mener à bien votre mission, vous bénéficierez au CEA LIST d’un environnement de premier plan avec notamment l’accès aux outils de simulation de modélisation et d’exploration du laboratoire.

Vous intégrerez également une équipe dynamique, au cœur de l’écosystème IA en France, qui a noué des liens privilégiés avec les principaux acteurs industriels et académiques du domaine.

Vous êtes titulaire d’un diplôme d’ingénieur / de master en électronique ou systèmes embarqués avec une expérience en conception numérique, vous appréciez le travail en équipe tout en faisant preuve d’une bonne autonomie.

Intéressé(e) par les problématiques d’inférence de modèle IA et connaissant l’architecture des réseaux Transformers, vous appréhendez parfaitement les contraintes de l’embarqué et l’adéquation algorithme-architecture.

Vous avez acquis les compétences techniques suivantes :

-          La conception d’architecture matérielle (modèle d’exécution, flot de données, parallélisme de calcul, hiérarchie mémoire, granularité d’opérateurs…) ;

-          La maîtrise indispensable d’un langage de description matérielle (VHDL, Verilog, SystemVerilog…) ;

-          Une bonne maîtrise du flot de conception numérique Front-End (description RTL, simulation, vérification, synthèse) ;

-          Le portage sur cible matérielle (FPGA et/ou circuit ASIC)

Expérience et/ou compétences complémentaires souhaitées :

-          Notions sur les réseaux de neurones et en particulier sur les modèles de fondations pour la vision par ordinateur : notamment les modèles attentionnels (Transformers) ;

-          La connaissance des logiciels de simulation numérique (ModelSim/QuestaSim) ;

-          La maitrise de langages script, de programmation (Python, C/C++) et d’outil de gestion de version (Git) ;

-          Une première expérience de portage sur cible FPGA serait particulièrement appréciée ;