Description du projet
Une technologie de traitement innovante pour accélérer les charges de travail aléatoires
Le matériel de traitement commercial, notamment les CPU, les GPU et les TPU, fait appel à des solutions logicielles de traitement des nombres aléatoires pour exécuter des charges de travail stochastiques. Bien qu’efficace, cette méthode peut augmenter le temps de traitement et les coûts des charges de travail stochastiques, provoquant des goulets d’étranglement et ayant même un impact sur la sécurité dans de nombreuses applications. Le RPU (Randomness Processing Unit), développé par Quside, repose sur des générateurs quantiques de nombres aléatoires et des techniques d’accélération stochastique basées sur le matériel. Elle est conçue pour améliorer les performances et l’efficacité du calcul stochastique à haute performance et de la cryptographie post-quantique. Sur la base de cette solution, le projet RPU financé par le CEI entend accélérer les charges de travail stochastiques dans des secteurs tels que les centres de données, la finance et les simulations de physique et de chimie. Il ciblera des marchés de plus de 10 milliards EUR et devrait générer un chiffre d’affaires de plus de 100 millions EUR d’ici la fin de la décennie.
Objectif
Quside has developed the Randomness Processing Unit (RPU) that is an innovative hardware accelerator designed for world-class performance, optimization, and efficiency in stochastic High Performance Computing (HPC) and Post-Quantum (PQ) cryptography. The purpose of the RPU is to accelerate and optimize randomized workloads, which are used in countless sectors (secure data transfer, finance, physics/chemistry simulations etc.). All the commercial processing/acceleration hardware (CPUs, GPUs, TPUs, etc.) generate pseudo-random numbers (PRNGs), which are sequences of digits with certain random statistical properties. In fact, PRNG are completely predictable and therefore are inefficient/ineffective for randomized workloads. In short, the existing processing hardware are not optimized for random numbers and operations. As a result, customers run highly inefficient processes that impact the quality of their results and increases their costs (both OPEX and CAPEX).
Our technology is brand-new (the TRL 7 prototype of the RPU was presented in December 2022) and protected by 14 patent families (filed or granted). The RPU is based on the high-speed, high-quality Quantum Random Number Generators (QNRG) chips manufactured by Quside. Ours is one of the few companies worldwide working on this technology. Quside is a spin-off of the Institute of Photonics Sciences in Barcelona, and our solutions have been used in the experiments awarded with the 2022 Nobel Prize for Physics. According to our financial forecasts, Quside will generate over 170 M in turnover and 40 M in net profit in the period 2024-2028, mostly from sales of RPUs to customers in the public and private sectors.
Note that this is a direct resubmission to the pitch phase, as recommended by the EIC jury.
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.
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Programme(s)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2023-ACCELERATOR-01
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HORIZON-EIC-ACC-BF - HORIZON EIC Accelerator Blended FinanceCoordinateur
08860 Castelldefels
Espagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.