Six projets IC obtiennent un financement de Microsoft
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The Swiss Joint Research Centre, une collaboration entre Microsoft Research, EPFL et ETHZ, a attribué des fonds pour six projets de la Faculté IC et quatre projets de l’ETHZ. Ce financement, accordé sur la base du mérite intellectuel des projets, leur impact potentiel et leur intérêt, s’étendra sur une période de deux ans à partir de 2017.
Les cinq propositions de projets en collaboration, qui ont obtenu avec succès le financement de deux ans, sont les suivantes:
« Near-Memory System Services » à pour but de satisfaire les exigences au niveau de performances requises par les centres de données à une fraction de la puissance d’une infrastructure moderne. La proposition a été faite par Babak Falsafi (IC) et Stavros Volos (MSR Redmond).
« Coltrain: Co-located Deep Learning Training and Inference » est une proposition de projet développée par Babak Falsafi, Martin Jaggi (IC) et Eric Chung (MSR Redmond) qui vise à relever les défis fondamentaux d’inférence et d’entrainement des Deep Neural Network (DNN) sur des serveurs équipés de FPGAs.
« From Companion Drones to Personal Trainers » est un concept développé par Pascal Fua, Mathieu Salzmann (IC), Debadeepta Dey, Ashish Kapoor et Sudipta Sinha (MSR Redmond). L’objectif du projet est de remplacer les cameras de type GoPro par des drones utilisant une caméra embarquée pour filmer la personne faisant de l’exercice et en lui fournissant des conseils personnalisés.
« Revisiting Transactional Computing on Modern Hardware », le projet, développé par Rachid Guerraoui, Georgios Chatzopoulos (IC) et Aleksandar Dragojevic (MSR Cambridge), a pour objectif la conception et la construction de supports pour les transactions de haut niveau utilisant des plates-formes matérielles modernes, le tout en utilisant le langage SQL.
« Fast and Accurate Algorithms for Clustering », développé par Michael Kapralov et Ola Svensson (IC), Yuval Peres et Konstantin Makarychev (MSR Redmond), il a pour but de concevoir des algorithmes plus rapides et plus précis pour résoudre des problèmes fondamentaux de clustering. Plus précisément, le projet vise la conception d’algorithmes permettant d'atteindre un compromis optimal entre la qualité d’une approximation, le temps d’exécution et la complexité espace-communication, les rendant bien adaptés pour les modèles de données modernes.
« Towards Resource-Efficient Data Centers » est un projet visant à améliorer l’utilisation des ressources situées du côté serveur dans les centres de données. Le projet, qui est dirigé par Florin Dinu (IC), Christos Gkantsidis et Sergey Legtchenko (MSR Cambridge), a reçu une année de soutien supplémentaire.
La Faculté IC félicite les chefs de projet récompensés.