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Accelerating Datacentre performance through Memory Chips to efficiently manage the Big Data Age

Projektbeschreibung

Schnellere und effizientere Rechenzentren

Rechenzentren sind die Voraussetzung für digitale Aktivitäten in allen Branchen. Ohne sie käme alles zum Stillstand. Allerdings verbrauchen sie 2 % des weltweiten Stroms, und dieser Anteil wird bis 2030 auf 10 % steigen. Der größte Teil der Energie (80 %) wird für die Übertragung von Daten zwischen den Hauptspeicherchips und dem Prozessor (CPU) verbraucht. Doch es gibt eine Möglichkeit, dies zu ändern. Durch die Entwicklung der Processing-In-Memory (PIM)-Technologie ist diese Datenübertragung überflüssig, denn die Berechnungen werden in den Speicherchips durchgeführt, in denen sich die Daten befinden. Durch PIM ist es nicht mehr notwendig, Daten von den Chips zu verschieben, und strukturelle Engpässe werden umgangen. Das EU-finanzierte Projekt ENERGIA/PIM wird den Einsatz dieser Technologie erleichtern. Zu den wichtigsten Leistungsmerkmalen gehört die Tatsache, dass mit PIM ausgerüstete Server bis zu 20-mal schneller und 10-mal effizienter sind.

Ziel

Datacentres have become a backbone of the modern economy, they currently consume 2% of worldwide electricity, rising to 10% by 2030. While compute accounts for 40% of this energy, 80% of this compute energy is related to moving data between the main memory chips and the processor (CPU), a structural bottleneck within server design that causes slowdown and low CPU usage. Development of ground-breaking Processing-In-Memory (PIM) technology by UPMEM prevents this data movement by performing calculations in the memory chips, where the data resides. By eliminating the need to move data off chips, PIM bypasses structural bottlenecks. The power of UPMEMs technology comes from leveraging existing industry protocols, chip technology and programing languages, and designing PIM modules that fit into standard memory slots. When compared to those using conventional
memory, PIM equipped servers have proven to be up to 20x faster, 10x more efficient and cheaper for Big Data and AI applications.

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.

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Koordinator

SAS UPMEM
Netto-EU-Beitrag
€ 2 496 229,75
Adresse
6 PLACE ROBERT SCHUMAN
38000 Grenoble
Frankreich

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KMU

Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).

Ja
Region
Auvergne-Rhône-Alpes Rhône-Alpes Isère
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten
€ 3 566 042,50