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Quantum-based Randomness Processing Units (RPUs) for High-Performance Computation and Data Security

Descrizione del progetto

Una tecnologia di elaborazione innovativa per accelerare i carichi di lavoro casuali

L’hardware di elaborazione commerciale, tra cui CPU, GPU e TPU, utilizza soluzioni di elaborazione dei numeri casuali basate su software per l’esecuzione di carichi di lavoro stocastici. Pur essendo efficiente, tale metodo può determinare un aumento dei tempi di elaborazione e dei costi per i carichi di lavoro stocastici, generando colli di bottiglia e compromettendo persino la sicurezza di molte applicazioni. L’unità di elaborazione della casualità (RPU, Randomness Processing Unit), sviluppata da Quside, utilizza generatori di numeri casuali quantistici e tecniche di accelerazione stocastica basate su hardware ed è progettata al fine di migliorare le prestazioni e l’efficienza del calcolo stocastico ad alte prestazioni e della crittografia post-quantistica. Sulla base di questa soluzione, il progetto RPU, finanziato dal CEI, si prefigge di accelerare i carichi di lavoro stocastici in settori quali i centri di elaborazione dati, la finanza e le simulazioni fisiche/chimiche, rivolgendosi a mercati che superano i 10 miliardi di euro e prevedendo di generare un fatturato di oltre 100 milioni di euro entro la fine del decennio.

Obiettivo

Quside has developed the Randomness Processing Unit (RPU) that is an innovative hardware accelerator designed for world-class performance, optimization, and efficiency in stochastic High Performance Computing (HPC) and Post-Quantum (PQ) cryptography. The purpose of the RPU is to accelerate and optimize randomized workloads, which are used in countless sectors (secure data transfer, finance, physics/chemistry simulations etc.). All the commercial processing/acceleration hardware (CPUs, GPUs, TPUs, etc.) generate pseudo-random numbers (PRNGs), which are sequences of digits with certain random statistical properties. In fact, PRNG are completely predictable and therefore are inefficient/ineffective for randomized workloads. In short, the existing processing hardware are not optimized for random numbers and operations. As a result, customers run highly inefficient processes that impact the quality of their results and increases their costs (both OPEX and CAPEX).

Our technology is brand-new (the TRL 7 prototype of the RPU was presented in December 2022) and protected by 14 patent families (filed or granted). The RPU is based on the high-speed, high-quality Quantum Random Number Generators (QNRG) chips manufactured by Quside. Ours is one of the few companies worldwide working on this technology. Quside is a spin-off of the Institute of Photonics Sciences in Barcelona, and our solutions have been used in the experiments awarded with the 2022 Nobel Prize for Physics. According to our financial forecasts, Quside will generate over 170 M in turnover and 40 M in net profit in the period 2024-2028, mostly from sales of RPUs to customers in the public and private sectors.

Note that this is a direct resubmission to the pitch phase, as recommended by the EIC jury.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-EIC-ACC-BF - HORIZON EIC Accelerator Blended Finance

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-EIC-2023-ACCELERATOR-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

QUSIDE TECHNOLOGIES SL
Contributo netto dell'UE
€ 2 499 999,00
Indirizzo
AVDA ESTEVE TERRADAS 1 OFFICE 304
08860 Castelldefels
Spagna
PMI
Sì
Regione
Este Cataluña Barcelona
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale
€ 3 908 437,50