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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Unlocking the Full Potential of Edge AI through In-memory Computing Based on 2D Materials with Extreme Energy Efficiency

Description du projet

Une IA économe en énergie pour la périphérie

L’informatique de périphérie peut mener au déploiement de l’IA dans des dispositifs tels que les drones, les équipements de réalité augmentée et de réalité virtuelle, ou les véhicules autonomes, et donner lieu à des applications transformatrices. Cependant, les besoins en énergie de l’IA constituent un goulot d’étranglement majeur qui entrave les progrès de ces applications et des industries connexes. Dans ce contexte, le projet CERBERUS, financé par le CEI, entend transformer l’informatique en mémoire, qui est conçue pour renforcer l’efficacité de l’IA en traitant les données directement dans la mémoire. CERBERUS s’efforce de surmonter les principaux obstacles en matière d’efficacité en améliorant les dispositifs de mémorisation, en optimisant les circuits périphériques et en proposant de meilleures solutions de dissipation de la chaleur. Globalement, l’objectif du projet est de tripler l’efficacité énergétique. Cette solution permettra à des modèles d’IA puissants de fonctionner sur les plus petits périphériques.

Objectif

The introduction of the on-device AI paradigm in edge computing could bring significant benefits and enable a plethora of exciting applications in AR/VR gear, industrial automation devices, drones, 5G/6G base stations or autonomous vehicles. However, AI is well-known to be generally power hungry and edge devices are not able to withstand the computational requirements of emerging AI workloads. Therefore, energy efficiency is closing the door important breakthroughs across industries such as ICT, mobility, healthcare, agri-food, industrial automation, leaving an enormous untapped potential behind. To remedy this, academia and industry have proposed in-memory computing (IMC) and the associated non-Von Neumann architectures as a means to dramatically improve the efficiency of AI processing; yet the promise of the IMC paradigm is limited by non-idealities within and around the IMC tiles.

In this light, the CERBERUS project aims to take a radical step forward in the field of IMC by addressing the fundamental efficiency bottlenecks that prevent edge computing stakeholders from unleashing the full potential of this technology. To this end, CERBERUS will employ a three-pillar approach grounded on (i) 2× more efficient memristive devices, (ii) 30% more efficient peripheral circuits also allowing to bypass domain conversions, and (iii) 70% more effective heat dissipation devices to virtually eliminate thermal noise. Thanks to a deeply cross-layer simulation approach integrating models of the developed devices and circuits, our ultimate goal is to show that 3X better energy efficiency can be achieved at the system level for modern and emerging edge AI computing workloads, towards the vision of deploying sizable AI models in virtually any device, even at the extreme edge.

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.
La classification de ce projet a été validée par l'équipe qui en a la charge.

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-EIC - HORIZON EIC 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) HORIZON-EIC-2024-PATHFINDERCHALLENGES-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

UNIVERSITAT POLITECNICA DE CATALUNYA
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.

€ 718 540,00
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.

Aucune donnée

Participants (3)

Partenaires (2)

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