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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Inferencing, Fast and Slow with Ultra-scaled Phase-Change Devices

Description du projet

Des solutions pour relever les défis de l’inférence en apprentissage profond

La demande énergétique insoutenable liée à la circulation des données freine les progrès de l’IA et entrave sa capacité à contribuer aux avancées économiques et environnementales. Les mémoires non volatiles basées sur la conductance peuvent relever ce défi en maintenant les poids synaptiques stationnaires et en permettant le calcul en mémoire. Cependant, les dispositifs existants sont encore loin de leurs limites théoriques et fonctionnelles. Le projet INFUSED, financé par le CER, comble cette lacune en exploitant de nouveaux dispositifs de mémoire à changement de phase à très grande échelle qui encodent efficacement les poids adaptatifs à long terme et à court terme, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle génération de matériel d’IA efficace sur le plan énergétique et inspiré par la biologie.

Objectif

A major challenge for deep learning inference is the high energy demand required to retrieve large amounts of synaptic weight data from memory. One promising approach to address this is the use of conductance-based devices, such as non-volatile phase-change memory, to develop chips with stationary synaptic weights. However, two key obstacles remain: enhancing the computational capabilities and increasing the energy efficiency of these devices. INFUSED tackles both issues through groundbreaking device innovation. By utilizing the physics of ultra-scaled materials, it pushes energy efficiency closer to its theoretical limits. Moreover, it introduces dual neurally-plausible temporal dynamics, combining fast adaptive responses with slow, gradual conductance changes. This reimagines traditional neural network elements like the perceptron for more energy-efficient AI inference.

INFUSED specifically aims to:

☞ Develop a breakthrough device design method to encode slow weights efficiently by reducing electrical contacts and active volumes to unprecedented scales—below 10 nm², and using 1-nm-thick van der Waals films. These weights are programmable with energy in the tens of femtojoules, offering up to a 100x improvement over current industry devices.

☞ Design a reconfigurable volatile memory to encode fast weights within the slow weights. This innovative method uses field-effect properties of the ultra-scaled volumes. These weights exhibit non-linear temporal dynamics, consuming energy in the picoWatt range, with timescales spanning microseconds to hours, adaptable to AI tasks.

☞ Demonstrate a mixed hardware-software implementation of biologically inspired algorithms leveraging fast and slow dynamics. New neural architectures are developed and benchmarked against mainstream neural networks, as well as against hardware substrates like parallel computing architectures (e.g. GPUs), in complex vision tasks.

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: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2025-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

IBM RESEARCH GMBH
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 499 800,00
Adresse
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Suisse

Voir sur la carte

Région
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 499 880,00

Bénéficiaires (1)

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