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Analyzing and Exploiting Inexactness in Exascale Matrix Computations

Descrizione del progetto

Comprendere i limiti dell’inesattezza potrebbe portare ad algoritmi più efficienti per l’esascala

I calcoli matriciali sono comuni in molti campi. Ci stiamo avviando verso l’era del calcolo a esascala e delle matrici di livello esascala, che richiederanno carichi di lavoro quasi impensabili. Un modo comune per ridurre questo carico di lavoro è quello di introdurre calcoli matriciali inesatti o approssimativi. Ma per garantire che l’inesattezza proveniente da più fonti che si propagano attraverso i calcoli matriciali a esascala non confonda le conclusioni che traiamo dai risultati, abbiamo bisogno di un approccio sistematico per analizzare più fonti di inesattezza insieme e studiare la loro interazione. Finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, il progetto inEXASCALE analizzerà in modo rigoroso la combinazione di errori provenienti da più fonti e valuterà il loro effetto sul comportamento numerico e sulla qualità della soluzione nei calcoli matriciali. Questo potrebbe portare a nuovi algoritmi per problemi a esascala che sfruttano l’inesattezza per bilanciare prestazioni e precisione.

Obiettivo

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.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERZITA KARLOVA
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 496 085,00
Indirizzo
OVOCNY TRH 560/5
116 36 Praha 1
Cechia

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Regione
Česko Praha Hlavní město Praha
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 496 085,00

Beneficiari (1)

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