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Deux équipes d'étudiants remportent les premiers prix de la 4e édition du Concours national RISC-V !

| 2AI  

Deux des trois équipes IMT Atlantique engagées ont remporté les deux premiers prix de la 4ème édition du concours national RISC-V axé cette année sur « l'accélération des applications d'IA sur un processeur RISC-V ». 

Ce concours prestigieux, organisé par Thales, le GDR SOC² et le CNFM, a réuni 13 équipes issues des plus grandes universités et écoles d'ingénieurs françaises (dont l'ENSTA Paris, l'Université de Rennes-Inria, Polytech Montpellier, l'INSA Toulouse, l'ISAE-SUPAERO, Sorbonne Université-Polytech Sorbonne, l'Université de Lorraine, l'ENSEIRB-MATMECA, l'Université de Lyon 1, Télécom Physique Strasbourg...).

 

Les lauréats : des étudiants passionnés

Ces étudiants  ont participé au concours dans le cadre de leur projet d'ingénierie de troisième année (PROCOM). Ils ont été encadrés par les professeurs de l'équipe Interaction Algorithme-Architecture (2AI) du département Mathematical and Electrical Engineering d'IMT Atlantique et du laboratoire Lab-STICC : Stefan Weithoffer, Yehya Nasser, Ali Chamas Al Ghouwayel, et Amer Baghdadi.

Premier prix (5 000 euros) remporté par  l'équipe LATAM-V composée d'Alvaro Scarramberg, Rogério Kaciava Bombardelli, Joaquin Opazo Yentzen

Deuxième prix (3 000 euros) remporté par l'équipe Breizh composée d'Adrien Pellé, Le Nam Hieu Nguyen, Rémi Vassal

Nos étudiants, passionnés d'électronique, d'architectures informatiques et d'IA embarquée, ont suivi la Majeure Systèmes Embarqués et Hétérogènes à IMT Atlantique. Ils ont proposé et implémenté plusieurs optimisations clés sur le soft-core 32-bit CVA6 RISC-V OpenHW, incluant : l'ajout d'instructions SIMD MAC dédiées pour traiter plusieurs données en parallèle, la mise en mémoire tampon des données pour réduire les accès à la mémoire, et l'ordonnancement efficace des instructions pour éviter le blocage du pipeline. 
Ces optimisations ont permis d'obtenir des facteurs d'accélération de x8,4 et x6,7 pour l'application de référence de reconnaissance de chiffres MNIST générée à partir de l'outil N2D2 du CEA List, le tout sans modifier le code source de l'application CNN MNIST !


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