Projektbeschreibung
Die Effizienz von Edge AI anheben
Das Datenvolumen von IoT-Geräten, autonomen Fahrzeugen und intelligenten Kameras hat enorme Ausmaße erreicht (97 Zettabytes im Jahr 2022 mit einer Verdopplung alle 2-3 Jahre). Das ist eine Belastung für den Energieverbrauch und die Bandbreite, sodass selbst fortschrittliche Netze wie 5G und 6G nicht ausreichen. Die lokale Datenverarbeitung am Edge ist entscheidend. Neuromorphe Hardware stellt eine transformative Lösung dar, die Geschwindigkeit und Energieeffizienz bietet, der traditionelle Architekturen nicht gewachsen sind. Daher ist das Ziel im EU-finanzierten MultiSpin.AI mit fortschrittlichen neuromorphen KI-Koprozessoren eine unvergleichliche Effizienz von 2 000 Tetra-Operationen pro Sekunde und Watt zu erreichen. Mit schnellerer, umweltfreundlicher Edge AI ebnet das Projektteam den Weg für autonome Fahrzeuge, Robotik und mehr.
Ziel
The rise of technologies such as the Internet of Things (IoT), autonomous vehicles, smart cameras, etc. is generating lots of big data. The volume of data in 2022 was 97ZB and is doubling every 2-3 years. This is leading to unprecedented growth in energy consumption and costs needed for data processing. Sending raw data for remote processing on centralized nodes is limited in terms of speed and bandwidth, and even next-gen tech like 5G or 6G will be insufficient to cope with this growth. Processing data at the Edge, where it's generated, requires increasing power efficiency by several orders of magnitude. However, the use of general-purpose digital processors based on von Neumann architecture is limited, with optimization possibilities nearing natural limits.
A new class of chips, neuromorphic hardware, is needed to execute AI algorithms like Deep Learning at high speed, low energy consumption, endurance, and scalability. MultiSpin.AI’s vision is to improve neuromorphic computing by increasing the energy efficiency and processing speed by at least three orders of magnitude over digital computing and >10x compared to the most advanced neuromorphic devices to reach an unparalleled 2,000 Tera operations per second per watt (TOPS/W). To achieve this, MultiSpin.AI will develop an AI co-processor based on a crossbar of multi-level magnetic tunnel junctions (M2TJ) cells/ n-ary state cells. The use of multi-level M2TJs reduces the number of cells, simplifies circuity, and reduces the number of digital-to-analog conversions (DAC) at the input of the crossbar, and analog-to-digital conversions at the crossbar output. The combined effect is realising much higher energy efficiency and faster AI inference at the Edge. This breakthrough will help provide a significant impact by enabling transformative applications like autonomous vehicles, robots, and medical devices and help strengthen strategic autonomy for the EU chips industry and reduce CO2 emissions from AI inference.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-EIC-2023-PATHFINDEROPEN-01
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HORIZON-EIC -Koordinator
52900 Ramat Gan
Israel