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Hardware Acceleration with Tunable SRAM/IMC Voltages

Projektbeschreibung

Beschleunigte tiefe neuronale Netzwerke dank statischer Direktzugriffsspeicher und In-Memory-Informationsverarbeitung

Tiefe neuronale Netze sind künstliche neuronale Netze mit tiefen bzw. mehreren verborgenen Schichten, die zwischen Eingang und Ausgabe liegen. Ähnlich wie das menschliche Nervensystem können tiefe neuronale Netze komplexere Muster erlernen und kompliziertere Probleme lösen, was jedoch typischerweise mit höheren Energiekosten verbunden ist. Hardware-Beschleuniger erhöhen die Geschwindigkeit von KI-Anwendungen im Vergleich zu Software, die auf konventionellen Zentraleinheiten läuft. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird das Projekt ACROBAT einen verbesserten energieoptimierten Beschleuniger für tiefe neuronale Netzwerke entwerfen und umsetzen. Er wird einen speziellen statischen Direktzugriffsspeicher mit In-Memory-Informationsverarbeitung beinhalten, d. h. die Berechnungen werden komplett im Computerspeicher ausgeführt. Das Projekt wird Verfahren zur Optimierung der Datenwege anwenden, um Energieverbrauch und Genauigkeit optimal auszubalancieren.

Ziel

Deep Neural Networks (DNNs) are the fundamental component in most artificial intelligence applications. With the increasing number of applications based on artificial intelligence, the performance and energy efficiency of architectures running these algorithms have become crucial, especially for battery-powered platforms. In this work, I propose an energy optimizing memory design framework with a special SRAM/in-memory-computing structure. It also utilizes datapath optimization techniques like quantization and pruning with a fine-level assignment. Compared to other hardware accelerator studies for DNN processing, in this work, I will show that this special memory design, together with the architectural datapath optimization techniques, will have a much better capability of finding the Pareto optimal point in the energy-accuracy trade-off and increase the profitability of the final design.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01

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Koordinator

BILKENT UNIVERSITESI VAKIF
Netto-EU-Beitrag
€ 239 282,64
Adresse
ESKISEHIR YOLU 8 KM
06800 Bilkent Ankara
Türkei
Region
Batı Anadolu Ankara Ankara
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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