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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.

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

ERC-POC - Proof of Concept Grant

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Appel à propositions

(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
€ 149 463,75
Adresse
PIAZZA LEONARDO DA VINCI 32
20133 Milano
Italie
Région
Nord-Ovest Lombardia Milano
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 149 463,75

Bénéficiaires (1)