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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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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)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

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

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

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

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 150 000,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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