Description du projet
L’informatique incrémentale pour améliorer l’efficacité des logiciels
Étant donné que les centres de données et les dispositifs TIC devraient consommer 20 %de l’énergie mondiale d’ici 2030, il est désormais crucial d’optimiser l’efficacité des logiciels. L’informatique incrémentale (qui réagit aux modifications des données au lieu de recalculer les résultats depuis le début) devrait permettre d’importantes économies de vitesse et d’énergie. Les méthodes actuelles sont toutefois limitées par le fait qu’elles requièrent une haute expertise et que leur applicabilité est particulièrement limitée. Dans ce contexte, le projet AutoInc, financé par le CER, entend révolutionner le calcul incrémental en développant une bibliothèque d’opérateurs incrémentaux, en créant une nouvelle représentation intermédiaire pour les calculs incrémentaux et en concevant un compilateur optimisé pour convertir le code existant. En automatisant le processus d’incrémentation, AutoInc améliorera l’efficacité du programme et offrira de nouvelles perspectives pour le calcul incrémental automatique.
Objectif
The energy consumption of data centers and ICT devices grows at an alarming rate and will be responsible for up to 20% of the global energy consumption by 2030. To sustain the ongoing digital transformation, we must find ways to run software dramatically more efficiently. A promising direction is incremental computing. Incremental computations react to input changes rather than recomputing their result from scratch, which is known to deliver asymptotic speedups in theory and order-of-magnitude speedups in practice. However, current approaches to incrementality have limited applicability: They either require expert knowledge, or only support specialized domains (e.g. database queries), or only yield modest speedups. The goal of this project is to develop a methodology for automatically incrementalizing computations and significantly improving their time and energy efficiency.
The AutoInc project achieves this ambitious goal by establishing a novel foundation for incremental computing in three complementary parts. First, the project develops a library of incremental operators for atomic and other essential data types as part of a novel framework of differential theories, which ensure the correctness and composability of the operators. Second, the project designs a low-level intermediate representation (IR) for describing compositional incremental computations as computation networks and provides a novel differential recomputing semantics for the IR. Third, the project develops an optimizing compiler that translates existing code to the low-level incremental IR and uses operators from differential theories where possible. Each part is useful in its own right, but together AutoInc enables developers to automatically incrementalize the reactive parts of existing programs. Besides improving the efficiency of programs, this project will produce fundamental insights about the nature and limits of automatic incremental computing.
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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/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: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogiciel
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationbases de données
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Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
55122 Mainz
Allemagne