Architectures de calcul thermodynamique scalables // Scalable thermodynamic computing architectures

Les problèmes d'optimisation à grande échelle sont de plus en plus fréquents dans des secteurs tels que la finance, le développement de matériaux, la logistique et l'intelligence artificielle. Ces algorithmes sont généralement réalisés sur des solutions matérielles comprenant des CPU et de GPU. Cependant, à grande échelle, cela peut rapidement se traduire par des temps de latence, de l'énergie et des coûts financiers qui ne sont pas viables. Le calcul thermodynamique est un nouveau paradigme de calcul dans lequel des composants analogiques sont couplés dans un réseau physique. Il promet des implémentations extrêmement efficaces d'algorithmes tels que le recuit simulé, la descente de gradient stochastique et la chaîne de Markov Monte Carlo en utilisant la physique intrinsèque du système. Cependant, il n'existe pas de vision réaliste d'un calculateur thermodynamique programmable et scalable. C'est ce défi ambitieux qui sera abordé dans ce sujet de thèse. Des aspects allant du développement de macroblocs de calcul, de leur partitionnement et de leur interfaçage avec un système numérique à l'adaptation et à la compilation d'algorithmes pour le matériel thermodynamique peuvent être considérés. Un accent particulier sera mis sur la compréhension des compromis nécessaires pour maximiser la scalabilité et la programmabilité des calculateurs thermodynamiques sur des benchmarks d'optimisation à grande échelle et leur comparaison avec des implémentations sur du matériel numérique conventionnel.
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Large-scale optimisation problems are increasingly prevalent in industries such as finance, materials development, logistics and artificial intelligence. These algorithms are typically realised on hardware solutions comprising clusters of CPUs and GPUs. However, at scale, this can quickly translate into latencies, energies and financial costs that are not sustainable. Thermodynamic computing is a new computing paradigm in which analogue components are coupled together in a physical network. It promises extremely efficient implementations of algorithms such as simulated annealing, stochastic gradient descent and Markov chain Monte Carlo using the intrinsic physics of the system. However, no clear vision of how a realistic programmable and scalable thermodynamic computer exists. It is this ambitious challenge that will be addressed in this PhD topic. Aspects ranging from the development computing macroblocks, their partitioning and interfacing to a digital system to the adaptation and compilation of algorithms to thermodynamic hardware may be considered. Particular emphasis will be put on understanding the trade-offs required to maximise the scalability and programmability of thermodynamic computers on large-scale optimisation benchmarks and their comparison to implementations on conventional digital hardware.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)
Service : DSCIN
Laboratoire : Laboratoire Intelligence Intégrée Multi-capteurs
Date de début souhaitée : 01-09-2025
Ecole doctorale : Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Directeur de thèse : HUTIN Louis
Organisme : CEA
Laboratoire : DRT/DCOS//LDMC

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques (LIST)
Service : DSCIN

Master ingénierie électronique