Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Toolchain per sistemi eterogenei ad alta efficienza |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Toolchain for efficient heterogeneous multicore computing systems |
| Campo principale della ricerca | Engineering |
| Sottocampo della ricerca | Computer engineering |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività di ricerca mira a sviluppare: i) tecniche di analisi automatica del codice a livello IR e ii) allocazione automatica in base ai risultati dell'analisi del codice. Tecniche state-of-art come quelle basate sul Deep Learning applicate al codice sorgente saranno usate come punto di partenza. Verranno poi esplorate ottimizzate tecniche innovative basate sull’analisi e la classificazione del codice sorgente a livello di IR. Poiché le tecniche di deep learning richiedono un set di dati ricco per le fasi di training e test, una sfida di questa ricerca sarà quella di raccogliere e ripulire automaticamente i kernel del codice sorgente dai repository online. Le tecniche saranno applicate a due prototipi di piattaforme embedded eterogenee: Xilinx ZYNQ UltraSCALE + e PULP / RISC-V che è usate come power controller del processore EPI GPP . L'attività sfrutterà sistemi di supercalcolo quali CINECA. La ricerca è parte del WP4,WP7 del progetto EuroHPC EPI e della collaborazione con CINECA |
| Descrizione sintetica in inglese | The research activity aims at developing: i) automatic code analysis techniques at IR level and ii) automatic allocation depending on the resulting code analysis. State-of-art techniques such as the ones based on deep learning applied to source code will be used as starting point. Promising innovative techniques based on IR-level source code analysis and classification will be explored and improved. As deep learning techniques require a rich data set for training and test, a challenge of this research will be to automatically collect and clean-up source code kernels from online repositories. The techniques will be applied to two prototype heterogeneous embedded platforms, namely Xilinx ZYNQ UltraSCALE+ and PULP/RISC-V platforms which are used as power controller of the EPI GPP processor. The research activity will exploit current HPC infrastructures, like the one of CINECA. The research is line with the objective of the WP4 and WP7 of the EPI EuroHPC project and CINECA collaboration |
| Data del bando | 31/07/2019 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://www.aricweb.unibo.it/BandiPubblicati/zz_Bandi_din.aspx |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| barbara.diplacido@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
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| Data di scadenza del bando | 05/09/2019 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |