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Fast Matrix Multiplication for AI

Descrizione del progetto

Ricalcolare la moltiplicazione della matrice dell’intelligenza artificiale

Le attività di IA spesso comportano l’elaborazione di grandi quantità di dati, rappresentati sotto forma di matrici. La moltiplicazione di queste matrici consuma tempo ed energia perché il computer deve eseguire numerosi calcoli per moltiplicare contemporaneamente ogni elemento delle matrici. Con l’aumento di dimensioni delle matrici, aumenta anche la potenza di calcolo e l’energia necessaria. Nonostante i tentativi compiuti nel settore per trovare una soluzione, l’efficienza degli attuali algoritmi a tempo cubico rimane insufficiente. In questo contesto, il progetto FMMF-AI, finanziato dal CER, è volto a rivoluzionare il processo di moltiplicazione delle matrici. I metodi del progetto preannunciano la possibilità di notevoli accelerazioni a livello sia software che hardware, risolvendo così annose inefficienze. L’obiettivo è quello di cogliere le promettenti opportunità commerciali per rendere il calcolo dell’IA più veloce e più efficiente dal punto di vista energetico.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

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

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

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2022-POC2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Contributo netto dell'UE
€ 150 000,00
Indirizzo
EDMOND J SAFRA CAMPUS GIVAT RAM
91904 Jerusalem
Israele
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato

Beneficiari (1)