Descrizione del progetto
Democratizzare l’accelerazione hardware per l’IA con RISC-V e SYCL
La vasta adozione dell’IA ha comportato un aumento della domanda di nuovi acceleratori hardware che siano in grado di elaborare i flussi di lavoro di intelligenza artificiale in modo efficiente. Sfortunatamente, tutti gli acceleratori di IA più diffusi al giorno d’oggi utilizzano stack software-hardware proprietari, il che comporta la monopolizzazione in questo mercato a favore di un numero ristretto di grandi attori industriali. Il progetto SYCLOPS, finanziato dall’UE, intende democratizzare l’accelerazione hardware per l’IA basandosi su standard aperti. Dal punto di vista dell’hardware, i ricercatori promuoveranno l’adozione di RISC-V, un’architettura di un insieme di istruzioni aperta che si basa su principi RISC (reduced instruction set computer, ovvero computer con insieme di istruzioni ridotto) consolidati. Dal punto di vista del software, invece, essi incentiveranno l’adozione di SYCL, un modello di programmazione aperto indipendente dal tipo di fornitore e architettura. Si prevede che l’accelerazione dell’IA resa possibile da SYCLOPS incrementerà le prestazioni e la scalabilità dell’analisi estrema di dati.
Obiettivo
The wide-spread adoption of AI and analytics has resulted in a rapidly expanding market for novel hardware accelerators that can provide energy-efficient scaling of training and inference tasks at both the cloud and edge. Unfortunately, all popular solutions AI acceleration solutions today use proprietary, closed hardware—software stacks, leading to a monopolization of the AI acceleration market by a few large industry players.
The vision of SYCLOPS project is to enable better solutions for AI/data mining for extremely large and diverse data by democratizing AI acceleration using open standards, and enabling a healthy, competitive, innovation-driven ecosystem for Europe and beyond. This vision relies on the convergence of two important trends in the industry: (i) the standardization and adoption of RISC-V, a free, open Instruction Set Architecture (ISA), for AI and analytics acceleration, and (ii) the emergence and growth of SYCL as a cross-vendor, cross-architecture, data parallel programming model for all types of accelerators, including RISC-V.
The goal of project SYCLOPS is to bring together these standards for the first time in order to (i) demonstrate ground-breaking advances in performance and scalability of extreme data analytics using a standards-based, fully-open, AI acceleration approach and (ii) enable the development of inter-operable (open and vendor neutral interfaces/APIs), trustworthy (verifiable and standards-based hardware/software), and green (via application-specific processor customization) AI systems. In doing so, we will use the experience gained in SYCLOPS to contribute back to SYCL and RISC-V standards and foster links to respective academic, industrial and innovator communities (RISC-V foundation, EPI, Khronos, ISO C++). Bringing together the two standards enables codesign in both standards, which in turn, will enable a broader AI accelerator design space, and a richer ecosystem of solutions.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2022-DATA-01
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06410 Biot
Francia