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Analyzing and Exploiting Inexactness in Exascale Matrix Computations

Descripción del proyecto

Comprender los límites de la inexactitud podría conducir a algoritmos más eficaces para la exaescala

Los cálculos matriciales son habituales en muchos campos. Nos acercamos a la era de la informática a exaescala —y de las matrices a exaescala—, que requerirá unos volúmenes de trabajo casi insondables. Una forma habitual de reducir este volumen de trabajo es introducir cálculos matriciales inexactos o aproximados. Sin embargo, para garantizar que la inexactitud procedente de múltiples fuentes que se propaga a través de los cálculos matriciales a exaescala no genere errores en las conclusiones que extraemos de los resultados, necesitamos un enfoque sistemático para analizar conjuntamente múltiples fuentes de inexactitud y estudiar su interacción. El equipo del proyecto inEXASCALE, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, analizará rigurosamente la combinación de errores procedentes de múltiples fuentes y evaluará su efecto sobre el comportamiento numérico y la calidad de las soluciones en cálculos matriciales. Esto podría dar lugar a nuevos algoritmos para problemas a exaescala que aprovechen la inexactitud para equilibrar el rendimiento y la precisión.

Objetivo

Scientific computing inherently involves multiple sources of inexactness, from discretization or simplification of the problem, to noisy data, to finite precision rounding errors, to approximations made to increase parallelism, to stopping computations intentionally to improve efficiency. The standard state-of-the-art approach is to analyze different sources of error separately. There is currently no solid foundation or systematic approach for combining multiple sources of inexactness together and studying their interaction. Developing reliable approaches for exascale requires filling this gap, which must start with establishing a new rigorous foundation for analyzing multiple sources of error in matrix computations. Without this basis, the quest for efficiency in areas vitally depending on matrix computations, including, for example, data science and machine learning, will remain reliant on a trial-and-error approach.

This project aims to break the current modular approach to the analysis and design of algorithms for matrix computations by understanding how different sources of inexactness interact while being propagated through a computation and their effect on numerical behavior and solution quality. Our holistic approach, rooted in rigorous theoretical analysis, will reveal opportunities for developing new algorithms for exascale problems that exploit inexactness to balance performance and accuracy.

The project is structured around four fundamental objectives:
WP1: Analysis of exascale matrix computations subject to multiple sources of inexactness
WP2: Development of new algorithms that exploit inexactness that are both fast and provably accurate
WP3: Making error analysis of exascale computations meaningful in practice
WP4: Exploring emerging sources of inexactness beyond the exascale era

Our approach will lead to new methodologies that can change current paradigms.

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2022-STG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERZITA KARLOVA
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 1 496 085,00
Dirección
OVOCNY TRH 560/5
116 36 Praha 1
Chequia

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Región
Česko Praha Hlavní město Praha
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 1 496 085,00

Beneficiarios (1)

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