Description du projet
De nouvelles façons d’intégrer les mémoires émergentes ouvrent la voie aux systèmes de calcul neuromorphiques
L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine sont aujourd’hui utilisés pour calculer toutes sortes de données, faire des prédictions et résoudre divers problèmes. Il s’agit de processus qui reposent de plus en plus sur les modèles de réseaux de neurones profonds (DNN). Alors que le volume de données produites ralentit les machines et consomme de plus grandes quantités d’énergie, une nouvelle génération d’unités neuronales voit le jour. Les réseaux de neurones impulsionnels (SNN) incorporent des neurones impulsionnels, faisables sur le plan biologique, avec leur dynamique temporelle. Le projet TEMPO, financé par l’UE, s’appuiera sur les nouvelles technologies de mémoire pour concevoir de nouvelles solutions technologiques innovantes qui simplifieront et faciliteront l’intégration des données par le biais de nouveaux moteurs informatiques neuronaux DNN et SNN. Les algorithmes neuromorphes des systèmes opérationnels réduits de calcul de base feront office de démonstrateurs.
Objectif
Massive adoption of computing in all aspects of human activity has led to unprecedented growth in the amount of data generated. Machine learning has been employed to classify and infer patterns from this abundance of raw data, at various levels of abstraction. Among the algorithms used, brain-inspired, or “neuromorphic”, computation provides a wide range of classification and/or prediction tools. Additionally, certain implementations come about with a significant promise of energy efficiency: highly optimized Deep Neural Network (DNN) engines, ranging up to the efficiency promise of exploratory Spiking Neural Networks (SNN). Given the slowdown of silicon-only scaling, it is important to extend the roadmap of neuromorphic implementations by leveraging fitting technology innovations. Along these lines, the current project aims to sweep technology options, covering emerging memories and 3D integration, and attempt to pair them with contemporary (DNN) and exploratory (SNN) neuromorphic computing paradigms. The process- and design-compatibility of each technology option will be assessed with respect to established integration practices. Core computational kernels of such DNN/SNN algorithms (e.g. dot-product/integrate-and-fire engines) will be reduced to practice in representative demonstrators.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage
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H2020-ECSEL-2018-2-RIA-two-stage-1
Régime de financement
RIA - Research and Innovation actionCoordinateur
3001 Leuven
Belgique
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Participants (19)
75015 PARIS 15
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80686 Munchen
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5656 AE Eindhoven
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Participation terminée
94000 CRETEIL
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38920 Crolles
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31100 Toulouse
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5656 AG Eindhoven
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38000 Grenoble
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5617BA Eindhoven
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L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.
01069 Dresden
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70839 Gerlingen-Schillerhoehe
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Entité juridique autre qu’un sous-traitant qui est affiliée ou juridiquement liée à un participant. L’entité réalise des travaux dans les conditions prévues par la convention de subvention, fournit des biens ou des services pour l’action, mais n’a pas signé la convention de subvention. Le tiers respecte les règles applicables au participant qui lui est lié dans le cadre de la convention de subvention en ce qui concerne l’éligibilité des coûts et le contrôle des dépenses.
72770 Reutlingen
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85579 Neubiberg
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97499 Donnersdorf
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8006 Zurich
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74321 Bietigheim Bissingen
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8050 Zurich
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5684 PC Best
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30165 Hannover
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