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Implémentation matérielle des modèles de calculs cellulaires (Document en Anglais)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse consultable sur internet, en texte intégral.

Informations sur les contributeurs

Auteur : Shang Zeyi

Shang, Zeyi

Nom

Shang

Prénom

Zeyi

Nationalité

Date de soutenance : 16-12-2020

Directeur(s) de thèse : Verlan Serghei

Verlan, Serghei

Nom

Verlan

Prénom

Serghei

- Zhang Gexiang

Zhang, Gexiang

Nom

Zhang

Prénom

Gexiang

Etablissement de soutenance : Paris Est

Paris Est

Nom

Paris Est

- Southwest Jiaotong University (1972-...)

Southwest Jiaotong University (1972-...)

Nom

Southwest Jiaotong University (1972-...)

Laboratoire : Laboratoire d'algorithmique, complexité et logique (Créteil)

Laboratoire d'algorithmique, complexité et logique (Créteil)

Nom

Laboratoire d'algorithmique, complexité et logique (Créteil)

- Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique / LACL

Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique / LACL

Nom

Laboratoire d'Algorithmique Complexité et Logique / LACL

Ecole doctorale : École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)

École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)

Nom

École doctorale Mathématiques, Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (Champs-sur-Marne, Seine-et-Marne ; 2010-....)

Informations générales

Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Calcul non-Conventionnel, Modèle de calcul, Fpga, Implémentation matérielle
Mots-clés :

Réseaux logiques programmables par l'utilisateur
Nanoréseaux (informatique)

Résumé : Le non-déterminisme et le parallélisme à grande échelle sont deux propriétés importantes des systèmes biologiques et écologiques. Il est donc naturel qu’elles soient héritées par les modèles de calculs bio-inspirés. Pour utiliser ces modèles en pratique il est important de pouvoir simuler leur fonctionnement. L’approche standard pour le faire consiste dans la réalisation des simulateurs logiciels, exécutées sur des ordinateurs conventionnels ce que met de côté les propriétés essentielles des systèmes visés, plus particulièrement le parallélisme à grande échelle.Une autre approche consiste dans la construction d’une plateforme matérielle in silico dont les circuits vont correspondre aux composants du modèle tout en gardant le fonctionnement parallèle à grande échelle. Pour faciliter le développement on utilise généralement des circuits logiques matériels reconfigurables, appelés FPGA, qui permettent un prototypage rapide des circuits matériels.Cette thèse s’articule autour de l’implémentation matérielle de deux modèles de calcul bio-inspirés : systèmes à réaction (RS) et des systèmes à membranes numériques (NPSLes systèmes à réaction sont une formalisation théorique des réactions biochimiques. Dans cette thèse on s’est intéressé à l’implémentation matérielle des systèmes à réaction à l’aide des FPGA. Pour tester notre approche nous avons implémenté des systèmes à réaction proposés pour la modélisation de la croissance des filaments intermédiaires, de la réponse au choc thermique dans les bactéries et du modèle du transduction du signal du récepteur ErbB dans les cellules épithéliales humaines. Ces implémentations ont permis d’atteindre la vitesse de calcul de 10^8 étapes/seconde et d’avoir une accélération de l’ordre 2,5x105 par rapport aux meilleurs simulateurs GPU existants.Les autres modèles de calcul considérés dans ce mémoire relèvent du domaine du calcul à membranes qui est un paradigme de calcul parallèle et quantitatif inspiré par la structure et le fonctionnement des cellules vivantes. Le fonctionnement du modèle sous-entend un parallélisme massif, sa simulation sur des ordinateurs conventionnels ou même GPU ne permet pas de tirer profit de cette propriété. Dans ce mémoire nous donnons un aperçu des méthodes d’implémentation existantes des différentes variantes des systèmes à membranes à l’aide des FPGA. Afin de pouvoir comparer les approches, nous avons représenté le problème calculatoire principal de ces implémentations (le calcul des règles applicables pour une configuration donnée) sous forme d’un problème d’optimisation multicritères.La suite du mémoire se concentre sur une variante particulière des systèmes à membranes, appelée systèmes à membranes numériques (NPS). Le modèle NPS et son extension ENPS ont des applications importantes dans le contrôle robotique. Nous avons montré des liens inattendus entre les NPS et les systèmes d’équations en différences finies.Nous avons également proposé une nouvelle extension du modèle (E)NPS, appelée GNPS, qui a pour but l’optimisation du codage des problèmes de contrôle robotique. En se fondant sur les résultats théoriques obtenus nous avons conçu une méthode d’implémentation des GNPS à l’aide des FPGA. Nous avons développé un contrôleur robotique à l’aide de GNPS et nous l’avons implémenté sur FPGA en utilisant la méthode proposée. En comparant avec une simulation sur GPU, notre implémentation a une accélération de l’ordre 10^4.Comme le modèle GNPS est par définition parallèle et comme son implémentation en FPGA préserve cette propriété, il devient intéressant de l’utiliser pour la résolution des algorithmes demandant beaucoup de calculs. Nous avons modélisé l’algorithme RRT pour la planification du mouvement. D’après les tests, l’accélération obtenue est de l’ordre 10^4.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2020PESC0088
Type de ressource : Thèse