Convertisseur DCDC à base de chiplets
Le calcul haute performance (HPC) devient de plus en plus crucial pour l'avancement de l'IA. Le HPC nécessite une quantité importante d'énergie pour le traitement requis et fait face à des problèmes de dissipation thermique. Les recherches récentes soulignent le besoin de solutions innovantes pour améliorer la gestion de l'alimentation des processeurs d'IA.
Au sein de notre équipe de recherche, vous serez responsable du développement d'une unité de gestion d'alimentation améliorée pour fournir une alimentation stable aux processeurs haute performance. En explorant des topologies de convertisseurs DC-DC de pointe et des composants passifs en silicium émergents (inductances et condensateurs), l'objectif principal est de concevoir un convertisseur DC-DC hautement efficace qui optimise à la fois le rendement énergétique et la densité. Ce projet implique également l'analyse des réseaux de distribution d'énergie et la conception de circuits intégrés pour optimiser l'efficacité globale de la distribution d'énergie avec un facteur de forme relativement petit.
En tant que doctorant, vous serez impliqué dans diverses tâches techniques, de l'analyse système à la conception de circuits intégrés. Travaillant dans un laboratoire de conception de circuits intégrés, vous collaborerez avec les équipes de conception numérique et de composants pour relever les défis au niveau des composants et du système. Vos tâches seront réparties entre l'architecture système (40%), l'analyse des composants passifs (20%) et la conception de convertisseurs (40%).
Filtres RF supraconducteurs pour applications quantiques
Au sein du Laboratoire de Dispositifs Quantiques, vous travaillerez dans un environnement allant de la physique fondamentale aux nouvelles technologies de la nano-électronique, avec une équipe qui collabore étroitement avec les startups de l’informatique quantique et les physiciens du CEA-IRIG et de l’Institut Néel.
Les conditions de fonctionnement des qubits (températures cryogéniques <= 1K, hautes fréquences de l’ordre du GHz, forte densité de signaux) nécessitent le développement de composants et de briques technologiques adaptés. En particulier, les composants radiofréquences passifs développés autour de la technologie d'interposeur supraconducteur du CEA-LETI montrent des propriétés électriques extrêmement intéressantes jusqu’à plusieurs GHz. Ces éléments, avec notamment des inductances disponibles sur de larges plages de valeurs, ont déjà permis d’établir des premières preuves de concept de filtres RF très compacts et à faibles pertes. L’intégration des matériaux supraconducteurs permet aujourd’hui d'envisager la réalisation de nouveaux filtres très performants et adaptés à la gestion des signaux en environnement cryogénique.
Vous serez amené à développer votre expertise sur la physique des matériaux et des composants supraconducteurs. Vous étudierez les différents filtres supraconducteurs existant dans la littérature scientifique. En utilisant les modèles développés au laboratoire et la simulation électromagnétique RF 3D, et en vous appuyant sur les résultats des mesures RF auxquelles vous participerez, vous contribuerez à la conception de différents filtres et fonctions RF répondant aux besoins des applications en environnement cryogénique.
Synapses hybrides 3D pour une IA embarquée frugale et adaptative
Rejoignez le CEA Leti pour une aventure technologique passionnante ! Plongez dans l’univers des mémoires FeFET et des circuits intégrés conçus pour l’intelligence artificielle. Cette thèse offre l’opportunité de travailler sur un projet innovant. Si vous êtes curieux, créatif et en quête de défis, cette opportunité est faite pour vous !
Avec le développement de l’Internet des Objets (IoT) et de l’IA, l’afflux massif de données nécessite des systèmes de calcul toujours plus économes en énergie. Dans ce contexte, le calcul en mémoire ou proche de la mémoire (in/near memory computing – IMC) présente un fort potentiel.
Face aux besoins de traitement massif de données de l’IA, les mémoires non volatiles deviennent essentielles à la fois pour le stockage et le calcul. La mémoire FeFET s’impose comme une candidate très prometteuse, en particulier grâce aux technologies 3D qui permettent une densité d’intégration plus élevée.
Au cours de cette thèse, vous étudierez, concevrez et testerez des circuits et systèmes basés sur la mémoire FeFET pour des applications d’intelligence artificielle, en utilisant des approches de calcul en mémoire. Vous acquerrez une large palette de compétences allant des procédés en microélectronique à la conception analogique intégrée, en passant par les technologies d’intégration 3D, tout en répondant aux exigences spécifiques des algorithmes d’IA.
Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour approfondir votre compréhension des dispositifs mémoire et analyser les mesures existantes. Vous intégrerez également un laboratoire de conception intégré, aux côtés d’une équipe composée de 2 à 3 chercheurs permanents et de 1 à 3 étudiants, explorant un large éventail d’applications de recherche.
Etude de la stabilité de structures Si-CMOS pour la réalisation de qubits de spin
Vous êtes étudiant en Master 2 avec une passion pour les technologies quantiques et l’analyse de données ? Rejoignez notre équipe au CEA Leti, un institut de recherche de renommée mondiale, et embarquez dans une thèse de doctorat innovante !
Parmi les différentes approches pour réaliser des bits quantiques, ou qubits, les qubits de spin dans des structures Metal-Oxyde-Semiconducteur (MOS) à base de silicium se distinguent par leur compatibilité avec les technologies actuelles de la microélectronique et leur potentiel de mise à l’échelle.
Cependant, cette approche présente également plusieurs défis majeurs à relever pour exploiter tout son potentiel. Par exemple, les impuretés et les défauts introduits lors de la fabrication engendrent du bruit et de l’instabilité dans les dispositifs, ce qui peut nuire aux performances des qubits.
Pour évaluer la qualité des dispositifs de manière approfondie, des mesures électriques doivent être réalisées depuis la température ambiante jusqu’à des températures très basses. Cette méthode permettra d’identifier les causes fondamentales de l’instabilité des dispositifs et d'établir des corrélations entre leurs caractéristiques à différentes températures. L’analyse qui en découle aidera à comprendre comment les propriétés évoluent avec la température et à développer des stratégies d’optimisation des performances dans des conditions variées.
Votre mission :
• Caractériser des dispositifs de pointe fabriqués au CEA Leti. Réaliser des mesures électriques rigoureuses à l’aide d’équipements de dernière génération.
• Mettre à profit vos compétences en analyse. Analyser des données complexes et présenter vos résultats avec clarté et précision.
• Développer des algorithmes innovants. Concevoir des outils d’analyse sur mesure pour automatiser le traitement des données et révéler des informations cachées.
Apprenez aux côtés d’experts du domaine et contribuez à une recherche de pointe qui façonne l’avenir de l’électronique. Vous serez encouragé à valoriser vos travaux par des publications, des conférences internationales et/ou des brevets.
Ecriture automatique de noyau de calculs pour calculateurs quantiques
Le cadre de la simulation hamiltonnienne ouvre une nouvelle panoplie d'approches de calcul pour l'informatique quantique. Celle-ci peut être développées dans tous les champs pertinents de l'application de l'informatique quantique, incluant, entre-autres les équations aux dérivées partielles (electro-magnétisme, mécanique des fluides, ...) mais aussi le machine learning quantique, la finance, et de nombreuses approches de résolutions de problèmes d'optimisation (heuristiques ou exactes).
Le but de la thèse est de trouver un cadre où ces approches basées sur les approches de simulation hamiltonienne ou d'encodage par bloc sont faisable et dont leur écriture peut être automatisée.
Cela peut aller jusqu'au prototypage d'un générateur de code que l'on cherchera à tester sur des cas pratiques issus de collaboration avec des partenaire européens (stage de quelques mois dans les équipes).
Support logiciel pour calcul clairsemé
Les performances des calculateurs sont devenues limitées par les déplacements des données dans les domaines de l'IA, du HPC comme dans l'embarqué. Il existe pourtant des accélérateurs matériels qui permettent de traiter des mouvements de données de façon efficace énergétiquement, mais il n'existe pas de langage de programmation qui permette de les mettre en œuvre dans le code supportant les calculs.
C'est au programmeur de configurer explicitement les DMA et utiliser des appels de fonctions pour les transferts de données et analyser les programmes pour en identifier les goulots d'étranglement mémoire.
Par ailleurs les compilateurs ont été conçus dans les années 80, époque à laquelle les mémoires travaillaient à la même fréquence que les cœurs de calcul.
L'objet de cette thèse sera d'intégrer dans un compilateur la possibilité de réaliser des optimisations basées sur les transferts de données.
Calcul quantique avec des spins nucléaires
Les spins nucléaires dans les solides font partie des systèmes quantiques ayant les temps de cohérence les plus longs, jusqu'à des minutes, voire des heures, et sont donc des candidats attrayants pour les qubits ; cependant, le contrôle et la lecture des spins nucléaires individuels sont très difficiles. Dans notre laboratoire, nous avons mis au point une nouvelle méthode pour y parvenir. Les qubits de spin nucléaire sont interfacés par un ancilla de spin électronique, auquel ils sont couplés par l'interaction hyperfine. Le spin électronique est ensuite mesuré par comptage de photons à micro-ondes à des températures de l'ordre du millikelvin [1,2]. La lecture d'un seul cliché de spin nucléaire est effectuée par le biais du spin électronique [3], et le contrôle cohérent est obtenu par l'utilisation de transitions Raman micro-ondes [4]. Les spins électroniques sont des ions Er3+ dans un cristal CaWO4, et les spins nucléaires sont des atomes 183W dans la matrice, qui ont un spin 1/2.
[1] E. Albertinale et al., Nature 600, 434 (2021)
[2] Z. Wang et al., Nature 619, 276 (2023)
[3] J. Travesedo et al., arxiv (2024)
[4] J. O'Sullivan et al., arxiv (2024)
Modélisation du transfert de spin dans les qubits silicium et germanium
Les qubits de spin en silicium et en germanium ont fait des progrès remarquables ces dernières années. Dans ces dispositifs, l'information élémentaire est stockée sous forme d'une superposition cohérente des états de spin d'un électron ou d'un trou confiné dans une boîte quantique intégrée dans une hétérostructure Si/SiO2 ou SiGe. Ces spins peuvent être manipulés électriquement et sont intriqués par des interactions d'échange, permettant de réaliser les opérations à un ou deux qubits nécessaires au calcul et à la simulation quantique. Grenoble promeut des plateformes de qubits originales basées sur Si et Ge, et détient divers records de durée de vie de spin et d'interactions spin-photon. Au CEA/IRIG, nous accompagnons le développement de ces technologies quantiques avec de la modélisation avancée, en particulier grâce au code TB_Sim capable de décrire des qubits très réalistes jusqu'à l'échelle atomique si nécessaire.
Un porteur de charge et son spin peuvent en être déplacés de manière cohérente entre différentes boîtes quantiques, ce qui permet le transfert d'information quantique et le couplage entre spins distants. La dynamique du transport de spin est cependant complexe en raison des interactions spin-orbite qui couplent le mouvement du porteur à son spin. Le contrôle de ce transport nécessite donc une compréhension complète de ces interactions et de leurs effets sur l'évolution et la cohérence du spin. L'objectif de cette thèse est de modéliser le transport entre qubits de spin Si/Ge en utilisant une combinaison de techniques analytiques et numériques (TB_Sim). Le projet étudiera notamment la manipulation, le transport et l'intrication du spin dans des réseaux de qubits, ainsi que la réponse au bruit et au désordre (décohérence). Le doctorant aura l'opportunité d'interagir avec une communauté dynamique d'expérimentateurs travaillant sur les qubits de spin au CEA et au CNRS.
Approches logicielles et matérielles pour l'accéleration du traitement des matrices éparses de grande taille
La physique computationnelle, l'intelligence artificielle ou l'analyse de graphes sont autant de domaines reposant sur le traitement de matrices creuses de grande taille. Ce sujet s'inscrit au cœur des enjeux liés au traitement efficace de telles matrices, en explorant une approche systémique, à la fois matérielle et logicielle.
Bien que le traitement des matrices creuses a été étudié d'un point de vue purement logiciel pendant des décennies, ces dernières années, de nombreux accélérateurs matériels dédiés et très spécifiques, ont été proposés pour les données éparses. Ce qui manque, c'est une vision globale de comment exploiter ces accélérateurs, ainsi que le matériel standard tel que les GPUs, pour résoudre efficacement un problème complet. Avant de résoudre un problème matriciel, il est courant d'effectuer un prétraitement de la matrice. Il peut s'agir de techniques visant à améliorer la stabilité numérique, à ajuster la forme de la matrice et à la diviser en sous-matrices plus petites (tuilage) qui peuvent être distribuées aux cœurs de traitement. Dans le passé, ce prétraitement supposait des cœurs de calcul homogènes. De nouvelles approches sont nécessaires pour tirer parti des cœurs hétérogènes, qui peuvent inclure des accélérateurs dédiés et des GPUs. Par exemple, il peut être judicieux de répartir les régions les moins denses sur des accélérateurs spécialisés et d'utiliser des GPUs pour les régions plus denses, bien que cela reste à démontrer. L'objectif de cette thèse est de proposer une vue d'ensemble du traitement des matrices éparses et d'analyser les techniques logicielles nécessaires pour exploiter les accélérateurs. Le candidat s'appuiera sur une plateforme multicœur existante basée sur des cœurs RISC-V et un GPU open-source pour développer un cadre complet et étudiera quelles stratégies sont capables d'exploiter au mieux le matériel disponible.
Développement de sources de photons multiplexées pour les technologies quantiques
Les technologies de l’information quantique offrent de nombreuses promesses notamment dans le domaine du calcul et des communications sécurisées. Parmi la diversité de technologies possibles, les qubits photoniques, du fait de leur excellente robustesse à la décohérence sont particulièrement intéressants pour les communications quantiques, y compris à température ambiante. Ils offrent également une alternative à d’autres technologies de qubits dans le cadre du calcul quantique. Afin de déployer à grande échelle ces applications, il est nécessaire de disposer de dispositifs compacts, bon marché, en grand nombre. La photonique sur silicium est une plate-forme attractive pour parvenir à cet objectif, en implémentant différents composants clé de génération, manipulation et détection de qubits photoniques.
La génération de photons à l’état solide peut se faire par différents processus physiques. Parmi ceux-là, la génération non-linéaire de paires de photons présente différents attraits tels que le fonctionnement à température ambiante, la possibilité d’utiliser la paire de photons comme source de photons uniques annoncés, sources de paires de photons intriqués…
Votre rôle consistera à travailler au développement, au suivi de fabrication et à la caractérisation en laboratoire de sources de photons paramétriques multiplexée dans des matériaux à base de silicium afin de surpasser les limites inhérentes au processus physique de génération de paires de photons. Dans l’objectif d’une intégration complète sur une unique puce, il est notamment essentiel de pouvoir filtrer efficacement la lumière indésirable, afin de ne garder que les photons d’intérêt. C’est pourquoi un accent particulier sera également mis sur ces filtres.