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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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An in-memory dataflow accelerator for deep learning

Projektbeschreibung

Verbesserung von tiefneuronalen Netzen durch einen Beschleuniger beim In-Memory-Computing

Mit dem Internet der Dinge spielen Computer und Elektronik eine immer größere Rolle im Alltagsleben, sodass Verbesserungen und Fortschritte in diesen Bereichen angestrebt werden. Tiefneuronale Netzwerke, eine Technologie, die von biologischen neuronalen Netzwerken inspiriert ist und aus parallelen Verarbeitungseinheiten besteht, die als Neuronen bezeichnet werden und die durch plastische Synapsen miteinander verbunden sind, wurden in letzter Zeit häufig in Cloud-Rechenzentren sowie bei verschiedenen anderen Diensten im Internet der Dinge eingesetzt. Allerdings sind sie nach wie vor ineffizient, da Millionen synaptische Gewichtswerte verarbeitet werden müssen. Das EU-finanzierte Projekt MEMFLUX wird den Prototyp eines In-Memory-Computing-Beschleunigers entwickeln, der auf die Inferenz von tiefneuronalen Netzen mit extrem niedriger Latenz und extrem geringem Stromverbrauch zugeschnitten ist.

Ziel

Deep neural networks (DNNs), loosely inspired by biological neural networks, consist of parallel processing units called neurons interconnected by plastic synapses. By tuning the weights of these interconnections, these networks are able to perform certain cognitive tasks remarkably well. DNNs are being deployed all the way from cloud data centers to edge servers and even end devices and is projected to be a tens of billion Euro-market just for semiconductor companies in the next few years. There is a significant effort towards the design of custom ASICs based on reduced precision arithmetic and highly optimized dataflow. However, one of the primary reasons for the inefficiency, namely the need to shuttle millions of synaptic weight values between the memory and processing units, remains unaddressed. In-memory computing is an emerging computing paradigm that addresses this challenge of processor-memory dichotomy. For example, a computational memory unit with resistive memory (memristive) devices organized in a crossbar configuration is capable of performing matrix-vector multiply operations in place by exploiting the Kirchhoff’s circuits laws. Moreover, the computational time complexity reduces to O(1). The goal of this project is to prototype such an in-memory computing accelerator for ultra-low latency, ultra-low power DNN inference.

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. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-POC - Proof of Concept Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-PoC

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

IBM RESEARCH GMBH
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 150 000,00
Adresse
SAEUMERSTRASSE 4
8803 RUESCHLIKON
Schweiz

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Region
Schweiz/Suisse/Svizzera Nordwestschweiz Aargau
Aktivitätstyp
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

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