Thèse Sciences Cognitives - Olivier Nerot
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Mémorisation par forçage des dynamiques chaotiques dans les modèles connexionnistes récurrents<br />
6. DEVELOPPEMENT INFORMATIQUE DU MODELE<br />
6.1 Introduction<br />
DPU fault(s) @ ACU pc 0x18860:<br />
FINVOP(1 or more pe's tried invalid IEEE operand)<br />
ID Routine name LINE SIDE<br />
TROISIEME PARTIE : RESULTATS<br />
FE PC | ACU PC<br />
0 {_$$_MP_cfft42p1d} :??? ACU 0x0000000 | 0x018860<br />
1 {_$$cfftp1d} :??? ACU 0x0000000 | 0x016944<br />
2 calcul_fft :38 ACU 0x0000000 | 0x0097f4<br />
No MPPEs registered. Try again? (Y/N)[N]: n<br />
DEC-MPP12000. Mémoires.<br />
La complexité du modèle proposé demande, si l’on souhaite le tester avec un grand<br />
nombre de neurones, une grande puissance de calcul, associée à une ergonomie simplifiant la<br />
simulation et l’analyse de ce type de réseau.<br />
La puissance de calcul requise a été obtenue grâce à l’ordinateur parallèle du TIMC, le<br />
DEC-MPP 12000. Cet ordinateur, constitué de 8192 processeurs en parallèle, possède toutes les<br />
qualités requises à la simulation des réseaux présentés précédemment. Son architecture est<br />
SIMD, et permet donc de simuler de façon synchrone un grand nombre de neurones (jusqu’à<br />
262144 dans notre cas). Cet ordinateur possède d’autre part une connectivité physique locale de<br />
chaque processeur avec ses huit voisins les plus proches, ce qui facilite la définition de voisinage<br />
local dans les réseaux de neurones développés.<br />
Ainsi, une telle configuration matérielle est typiquement dédiée à la simulation de grands<br />
réseaux de neurones, à voisinage local, à évolution synchrone. Afin de faciliter l’évolution de tels<br />
réseaux, il s’est avéré nécessaire de développer un outil logiciel complet, autorisant la<br />
construction, l’étude, et la modification de ces réseaux. C’est ce logiciel qui, en grande part, fut à<br />
l’origine du modèle théorique proposé. En effet, parfois, l’observation de certains comportements<br />
dans les réseaux a mis en évidence plusieurs propriétés (diffusion, modularisation,<br />
synchronisation).<br />
De plus, l’étude de la dynamique des réseaux récurrents en est encore aujourd’hui à ses<br />
débuts, et, devant le nombre de réseaux de ce type envisageables, il était nécessaire de pouvoir<br />
simuler le plus grand nombre de réseaux de ce type. Ceci ajoute encore à la nécessité de<br />
développer un logiciel unique pour l’ensemble de ces modèles.