Descrizione del progetto
Progredire nell’efficienza dei software con il calcolo incrementale
Dal momento che, secondo le proiezioni, nel 2030 i data center e i dispositivi informatici consumeranno il 20 % dell’energia globale, l’ottimizzazione dell’efficienza dei software diventa fondamentale. Il calcolo incrementale (che reagisce alle modifiche degli input invece di ricalcolare i risultati da zero) promette notevoli risparmi di velocità e di energia. Tuttavia, i metodi esistenti sono limitati dalla necessità di conoscenze specialistiche o dall’applicabilità limitata. In questo contesto, il progetto AutoInc, finanziato dal CER, si propone di rivoluzionare il calcolo incrementale sviluppando una libreria di operatori incrementali, creando una nuova rappresentazione intermedia per i calcoli incrementali e progettando un compilatore ottimizzato per convertire i codici esistenti. Automatizzando il processo di incrementalizzazione, AutoInc migliorerà l’efficienza dei programmi e offrirà nuovi spunti di riflessione sul calcolo incrementale automatico.
Obiettivo
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.
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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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC -Istituzione ospitante
55122 Mainz
Germania