Description du projet
Des réseaux neuronaux profonds améliorés par un accélérateur de calcul en mémoire
Avec l’Internet des objets (IdO), l’informatique et l’électronique sont des technologies qui assument un rôle de plus en plus important dans la vie quotidienne; nombreux sont ceux qui cherchent donc à apporter des améliorations et des avancées dans ces domaines. Les réseaux neuronaux profonds, une technologie inspirée des réseaux neuronaux biologiques et composée d’unités de traitement parallèles surnommées neurones qui sont connectées par des synapses en plastique, ont récemment été fortement utilisés dans les centres de données en cloud ainsi que dans plusieurs autres services d’IdO. Malheureusement, cette technologie demeure encore peu efficace en raison de la nécessité de traiter des millions de valeurs de poids synaptiques. Le projet MEMFLUX, financé par l’UE, développera un prototype d’accélérateur de calcul en mémoire, adapté à l’inférence de réseaux neuronaux profonds à très faible latence et à très faible puissance.
Objectif
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.
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.
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.
- sciences naturelles mathématiques mathématiques pures arithmétique
- sciences naturelles sciences physiques électromagnétisme et électronique dispositif à semiconducteur
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage profond
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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
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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.
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-2020-PoC
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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.
8803 RUESCHLIKON
Suisse
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.