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Projekt

MetaDL

AI Lab for Metaprogramming in Deep Learning

AI Lab for Metaprogramming in Deep Learning

  • Laufzeit:
  • Forschungsthemen
    Sonstige

MetaDL ist ein vom BMBF gefördertes Projekt im Gebiet "Künstliche Intelligenz". Im Rahmen des MetaDL Projekts wollen wir Code für KI-Anwendungen auf einer Vielzahl von Systemen mit Beschleunigern basierend auf dem AnyDSL Framework generieren. Interessant sind insbesondere Systeme mit speziellen Instruktionen für Deep Learning wie die Tensor Cores auf NVIDIA Graphikprozessoren (GPUs) oder dedizierte KI-Hardware wie Tensor Processing Units (TPUs) von Google. Die Nützlichkeit der entwickelten Konzepte werden anhand von Anwendungen in der Bioinformatik (Analyse von DNA Sequenzen) und der Bildsynthese (Rauschunterdrückung) demonstriert.

Partner

  • Universität des Saarlandes (UdS: Konsortialleitung)
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Johannes Gutenberg Universität Mainz (JGU)

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Michael Kenzel; Stefan Lemme; Richard Membarth; Matthias Kurtenacker; Hugo Devillers; Markus Steinberger; Philipp Slusallek

In: Proceedings of the 37th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS). IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS-2023), May 15-19, St. Petersburg, FL, USA, Pages 736-745, IEEE, 5/2023.

Zur Publikation

Manuela Schuler; Richard Membarth; Philipp Slusallek

In: David Kaeli (Hrsg.). ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO), Vol. 20, No. 1, Pages 17:1-17:25, ACM, 12/2022.

Zur Publikation

André Müller; Bertil Schmidt; Richard Membarth; Roland Leißa; Sebastian Hack

In: Proceedings of the 36th ACM International Conference on Supercomputing (ICS). International Conference on Supercomputing (ICS-2022), June 27-30, Pages 20:1-20:11, ACM, 6/2022.

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