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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Crosspoint In-memoRy CompUting Systems

Descripción del proyecto

Saciar la sed de energía de los grandes centros de procesamiento de datos

Más datos, más energía. La energía consumida por los centros de procesamiento de datos podría triplicarse en el próximo decenio. Que la eficiencia energética sea baja se debe a la separación física entre la unidad central de procesamiento, donde se computan los datos, y la memoria, donde se almacenan. Pero tiene solución. Se ha desarrollado un paradigma nuevo con el que ejecutar en un paso tareas de aprendizaje automático sin salir de la memoria. El proyecto CIRCUS, financiado por el Consejo Europeo de Investigación, recogerá esta tecnología y mejorará su escalabilidad y viabilidad técnica mediante simuladores y la construcción de un prototipo a pequeña escala. En el proyecto también se realizará un estudio de mercado y se redactará un plan de negocio para inversores.

Objetivo

Every second, our smart phones deliver a wealth of information that can be used to monitor the traffic, the financial transactions, and even the spread of a dangerous disease. The processing of these big data into a meaningful information requires specific machine learning (ML) algorithms, which essentially consist of regression techniques for inference, classification and prediction. The conventional digital computers are not designed to optimally solve these problems with efficient time and energy consumption, which is one of the reasons why the power consumption by data centers worldwide is expected to triple in the next decade. Such a poor energy efficiency is essentially due to the physical separation between the central processing unit (CPU), where data are computed, and the memory, where data are stored, according to classical von Neumann computer architecture. In the frame of our ERC-CoG RESCUE, my group has developed a new paradigm to efficiently execute ML tasks in just one step within the memory. Instead of moving data from the memory to the digital CPU, an analogue computation is directly operated within the data, thus breaking all previous limits of time and energy consumption (10.000x reduction in the number of operations, hence time, and 1.000x in energy). Our in-memory technology is modular and universal, thus can be implemented in any existing memory and computing technology to accelerate ML tasks in future smartphones and data centers. In the ERC-PoC CIRCUS, we aim at bringing this technology to a higher maturity level, demonstrating its scalability and technical feasibility by simulations and realization of a small-scale prototype. In the meantime, we will also perform a comprehensive market search to recognize opportunities and draft an investor-ready business plan for raising future investments to further advance the solution toward industrial exploitation.

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2018-PoC

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

POLITECNICO DI MILANO
Aportación neta de la UEn
€ 149 463,75
Dirección
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italia
Región
Nord-Ovest Lombardia Milano
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 149 463,75

Beneficiarios (1)