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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Crosspoint In-memoRy CompUting Systems

Description du projet

Assouvir l’appétit de puissance des centres de mégadonnées

Davantage de données exige davantage de puissance. L’énergie consommée par les centres de données est amenée à tripler au cours de la prochaine décennie. Leur faible efficacité énergétique est due à la séparation physique entre l’unité centrale de traitement (UC), où les données sont traitées, et la mémoire, où les données sont stockées. Il est possible de remédier à ce problème. Un nouveau paradigme a déjà été élaboré pour exécuter des tâches d’apprentissage automatique (AA) en une seule étape à partir de la mémoire. Dans ce contexte, le projet CIRCUS, financé par le CER, tirera parti de cette technologie pour améliorer son évolutivité et sa faisabilité technique grâce à des simulations et à la création d’un prototype à petite échelle. En outre, le projet mènera une étude de marché et élaborera un plan d’affaires à l’intention des investisseurs.

Objectif

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.

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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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.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

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-2018-PoC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

POLITECNICO DI MILANO
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.

€ 149 463,75
Adresse
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italie

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Région
Nord-Ovest Lombardia Milano
Type d’activité
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.

€ 149 463,75

Bénéficiaires (1)

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