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Fast Matrix Multiplication for AI

Description du projet

Recalculer la multiplication matricielle grâce à l’IA

Les tâches d’intelligence artificielle (IA) impliquent souvent le traitement de grandes quantités de données, qui sont représentées sous forme de matrices. La multiplication de ces matrices consomme à la fois du temps et de l’énergie, car l’ordinateur doit effectuer de nombreux calculs pour multiplier chacun de leurs éléments. Plus la taille des matrices augmente, plus la puissance de calcul et l’énergie nécessaires augmentent. Malgré les efforts de l’industrie pour trouver une solution, les algorithmes actuels de temps cubique restent inefficaces. Dans ce contexte, le projet FMMF-AI, financé par le CER, entend révolutionner la multiplication matricielle. Les méthodes du projet promettent des accélérations significatives tant pour les logiciels que pour le matériel, remédiant ainsi à des inefficacités de longue date. Elles visent à saisir les opportunités commerciales prometteuses pour rendre le calcul de l’IA plus rapide et plus économe en énergie.

Objectif

Matrix multiplication consumes huge amount of resources: computing time and energy, primarily in AI applications. The industry has recognized the need for faster and more energy-efficient matrix multiplication with state-of-the-art solutions in software (e.g. DGEMM of Intel's math kernel library (MKL) for CPU and NVIDIA's CUDA for GPU) and hardware (e.g. Google's TPU and Intel / Habana labs Gaudi accelerator). Unfortunately, all present solutions employ a wasteful cubic-time algorithm. We have developed methods that provide speedup for matrix multiplication in SW and in HW. The novel developments of Prof. Oded Schwartz and his strong team are based on years of research, and are protected by several patents. The funds are requested to pursue business opportunity.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2022-POC2

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Institution d’accueil

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)