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FPGA Accelerators

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Energy Efficient FPGA Accelerators for Graph Analytics Applications

It is reported that data centers today consume up to 3 percent of the global electricity usage. This is expected to increase in the upcoming years as the amount of data processed in the cloud increases substantially. An effective... ver más

31/03/2018

BILKENTUNIVERSITY...

146K€

Presupuesto del proyecto: 146K€

Líder del proyecto

BILKENT UNIVERSITESI VAKIF No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-03-31

MSCA-IF-2015-EF: Marie Skłodowska-Curie Individual F...

I+D

Cerrada hace 9 años

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

BILKENTUNIVERSITY BILIM KENT...

145.85K€ | Lider

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Duración del proyecto: 24 meses Fecha Inicio: 2016-03-14
Fecha Fin: 2018-03-31

Líder del proyecto

BILKENT UNIVERSITESI VAKIF No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 146K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto It is reported that data centers today consume up to 3 percent of the global electricity usage. This is expected to increase in the upcoming years as the amount of data processed in the cloud increases substantially. An effective way for data centers to achieve better performance and energy efficiency is to perform computation on specialized processing elements. Field programmable gate arrays (FPGAs) enable customization of logic after manufacturing to achieve better energy efficiency compared to general purpose processors. Today, prominent hardware and software companies are investing in data center solutions that integrate FPGAs with CPUs, and significant energy consumption and performance improvements have been demonstrated for several data center applications. However, the main barrier for wide spread adoption of FGPAs in data centers is the cost of programming, which typically requires months of development time by hardware designers. This makes it unaffordable for small-to-medium software companies to effectively utilize the available FPGAs. The purpose of this project is to lower this barrier for emerging graph analytics applications for knowledge discovery and machine learning. The basic idea is to use an abstract interface that allows a domain expert to describe an application as a set of serial functions defined per vertex and/or edge. We propose a customizable implementation template that automatically maps the abstract user functions to massively parallel FPGA implementations. The proposed template will hide from users many low level implementation details such as parallelization, pipelining, synchronization, memory access optimization, race and deadlock avoidance, etc. This will help bridge the gap between high level application descriptions and costly hardware implementations. Our preliminary architecture simulations have shown that the proposed graph processors can achieve significantly better energy efficiency than general purpose processors.

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