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)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Software Softwareentwicklung
- Technik und Technologie Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik Elektrotechnik Hardware
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften künstliche Intelligenz maschinelles Lernen Deep Learning
- Naturwissenschaften Informatik und Informationswissenschaften Datenwissenschaften Datenverarbeitung
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Schlüsselbegriffe
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).
Programm/Programme
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.
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HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)
HAUPTPROGRAMM
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Thema/Themen
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.
Finanzierungsplan
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.
HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships
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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2021-PF-01
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Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.
06800 BILKENT ANKARA
Türkei
Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.