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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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Outplaying the hardware lottery for embedded AI

Projektbeschreibung

Mehr Effizienz für intelligente Anwendungen

Von Robotern bis hin zu tragbaren Produkten – unsere Gesellschaft steht vor einer neuen Flut von intelligenten Anwendungen, die eingebettete Geräte mit höherer Intelligenz bei geringeren Energie- und Latenzkosten erfordern werden. Der im Vergleich zu den Algorithmen langsame Entwicklungszyklus von Prozessorchips führt jedoch zu einer ‚Hardware-Lotterie‘, bei der die verfügbaren Hardware-Plattformen die Auswahl der Algorithmen bestimmen. Dieser Innovationsstau führt zu einer geringeren Effizienz und beschränkt den Markt auf einige wenige große Unternehmen. Das vom Europäischen Forschungsrat finanzierte Projekt BINGO wird diese festgefahrene Situation durchbrechen. Es schlägt eine heterogene Rechenplattform vor, die innerhalb weniger Tage durch schnelle Auswahl und Zusammenstellung von vorgefertigten Koprozessor-Chips für eine bestimmte KI-Arbeitslast angepasst werden kann.Auf diese Weise wird ein Durchbruch bei der effizienten Ausführung neuer Algorithmen erzielt.

Ziel

The next wave of smart applications in our society will need embedded devices (robots, wearables, etc.) with increased intelligence at much reduced energy and latency cost. Compared to current embedded platforms, up to 1000x efficiency gains could be achieved through tight processor-algorithm co-optimization. However, due to the slow development cycle of processor chips (many months to years) in comparison to algorithms (hours to weeks), this co-optimization today merely boils down to selecting algorithms which run well on mature, available hardware. As these processors and their tooling have been optimized for mature algorithms, not the inherently best algorithm wins, but the one that happens to best fit the available old-school hardware platforms. This hardware lottery holds back innovation, severely impacts embedded AI execution efficiency, and narrows the market to a few large companies.

The BINGO vision to break this innovation deadlock is to enable heterogeneous compute platform customization for a given AI workload in a matter of days (100x faster), through rapid selection and assembly of prefabricated co-processor chiplets. This needs breakthroughs in:
a.) A library of embedded-AI-optimized co-processor chiplets, surpassing the SotA in terms of dataflow heterogeneity for improved efficiency (100x over CPU); and inter-operability in heterogeneous chiplet meshes on a reusable breadboard interposer.
b.) Rapid cost models and workload schedulers for beyond-SotA heterogeneous platform customization: automatically deriving the optimal chiplet combination for an application, assemble it and deploy, all in a few days.

Optimizing across the disciplines of chip design, computer architecture, scheduling, and AI fits perfectly to my expertise gained at KU Leuven, imec and Intel. It will stimulate a surge of embedded AI innovations, enable efficient execution of new algorithms, and bring the EU back at the forefront of chip design and embedded AI research.

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.

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Schlüsselbegriffe

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.

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.

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.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2022-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN
Netto-EU-Beitrag

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.

€ 1 995 750,00
Adresse
OUDE MARKT 13
3000 LEUVEN
Belgien

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Region
Vlaams Gewest Prov. Vlaams-Brabant Arr. Leuven
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

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.

€ 1 995 750,00

Begünstigte (1)

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