Créée le 1er août 2025, l’équipe MADMAX est issue d’un partenariat entre Inria, le CNRS, l’Université Grenoble Alpes et Grenoble INP – UGA, au sein du laboratoire TIMA*. Elle s’inscrit dans un champ scientifique très restreint en France, avec seulement quelques équipes actives sur l’architecture et la microarchitecture des processeurs généralistes. Dirigée par Frédéric Pétrot, enseignant-chercheur à Grenoble INP – UGA, MADMAX vise à développer des approches innovantes pour améliorer les performances et l’efficacité énergétique des systèmes de calcul, dans un contexte de profondes mutations technologiques.
Dans un contexte marqué par une forte dépendance aux fournisseurs américains et asiatiques de circuits avancés, la maîtrise des architectures de calcul devient un enjeu de souveraineté numérique. « L’Europe ne peut pas se permettre de perdre cette expertise », souligne Frédéric Pétrot.
Le nom MADMAX fait explicitement référence à trois lois fondatrices de l’informatique moderne : les lois de Moore, Dennard et Amdahl. Pendant plusieurs décennies, la loi de Moore a prédit le doublement régulier du nombre de transistors dans les microprocesseurs, tandis que la loi de Dennard garantissait une densité de puissance constante malgré la miniaturisation. Quant à la loi d’Amdahl, elle rappelle que toute accélération par le parallélisme est inévitablement limitée par la part séquentielle des calculs.
Aujourd’hui, ces trois lois atteignent leurs limites physiques et conceptuelles. Les transistors sont désormais si petits que les effets de fuite énergétique invalident la loi de Dennard, tandis que la part incompressible des calculs séquentiels continue de brider les performances globales, malgré la généralisation des architectures multiprocesseurs. Dans ce contexte, « nous entrons dans un âge d’or de l’architecture des processeurs », selon la formule de John Hennessy et David Patterson, lauréats du prix Turing, reprise par Frédéric Pétrot.
Face à ce changement de paradigme, MADMAX fait le choix d’innover au plus près du matériel, à l’échelle de la microarchitecture, c’est-à-dire à l’intérieur même des processeurs. L’objectif est d’améliorer les performances séquentielles en réduisant le coût des décisions prises lors de l’exécution des programmes. Les processeurs modernes reposent pour cela sur des mécanismes sophistiqués d’anticipation et de prédiction, capables de « deviner » le comportement futur des programmes afin de gagner du temps à l’exécution.
Ces travaux constituent l’un des cœurs scientifiques de l’équipe et placent MADMAX parmi les rares groupes français spécialisés dans ce domaine de recherche de pointe, à l’interface entre matériel et logiciel.
Au-delà de la microarchitecture, les recherches de MADMAX s’articulent autour d‘axes complémentaires. L’équipe s’intéresse notamment à l’architecture des systèmes multiprocesseurs et à la hiérarchie mémoire, un enjeu central pour des machines dont les processeurs fonctionnent à des fréquences bien supérieures à celles des mémoires. La gestion fine de ces mémoires intermédiaires conditionne directement les performances et l’efficacité énergétique des systèmes modernes.
Un autre axe majeur concerne la conception d’architectures d’accélérateurs dédiées à l’intelligence artificielle. Les calculs liés à l’IA étant extrêmement énergivores, les chercheurs explorent des approches matérielles spécialisées, capables de réduire la précision des calculs ou de compresser les données afin de limiter la consommation énergétique, sans dégrader les performances globales.
Enfin, l’équipe développe des méthodes et outils de conception assistée par ordinateur, de simulation et de vérification, indispensables pour concevoir et valider des architectures de plus en plus complexes, notamment dans des environnements multiprocesseurs.
MADMAX regroupe huit scientifiques permanents, dont une majorité d’enseignant·es-chercheur·es de Grenoble INP – UGA, issus de Grenoble INP – Ensimag, UGA et de Polytech Grenoble – INP, UGA. Avec les doctorant·es et postdoctorant·es, l’équipe compte une vingtaine de chercheurs et chercheuses, illustrant la dynamique de formation par la recherche portée par l’établissement.
Historiquement proche de l’industrie, l’équipe entretient de nombreuses collaborations avec des acteurs majeurs du secteur, parmi lesquels STMicroelectronics, Kalray ou Eviden. Elle est également impliquée dans de grands projets nationaux et européens autour de l’intelligence artificielle et des systèmes embarqués, ainsi que dans plusieurs thèses Cifre, témoignant de son positionnement à l’interface entre recherche académique et innovation industrielle.
*CNRS / UGA / Grenoble INP - UGA
Crédit photo : © Inria / Photo B. Fourrier
