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| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Design and Evaluation of Reliable Multi-Precision Systolic GEMM Acceleration for AI on RISC-V Edge Systems |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Design and Evaluation of Reliable Multi-Precision Systolic GEMM Acceleration for AI on RISC-V Edge Systems |
| Campo principale | Engineering |
| Sottocampo | Electronic engineering |
| G.S.D. | 09/IINF-01 - ELETTRONICA |
| S.S.D | IINF-01/A - Elettronica |
| Descrizione sintetica in italiano | Questa posizione di Incarico di Ricerca, allineata alle attività del progetto ARCHYTAS, si concentra sulla progettazione e valutazione di soluzioni affidabili di accelerazione matriciale per carichi di lavoro AI. In particolare, la ricerca riguarderà: (1) l’estensione dell’architettura e della microarchitettura di un acceleratore GEMM sistolico per inferenza e fine-tuning AI su SoC edge, con supporto a formati dati emergenti orientati all’AI e a computazione multi-precisione; (2) l’analisi di affidabilità e tolleranza ai guasti degli algoritmi AI e della loro esecuzione sull’acceleratore, inclusi formati numerici e microarchitetture alternative delle unità di calcolo; (3) l’integrazione dell’acceleratore in sistemi eterogenei edge, anche in scenari edge-space; (4) la validazione funzionale, la caratterizzazione di prestazioni, potenza e area, e il benchmarking su kernel AI rappresentativi, valutando anche la resilienza a guasti indotti da radiazioni. |
| Descrizione sintetica in inglese | This Incarico di Ricerca position, aligned with the ARCHYTAS project, focuses on the design and evaluation of reliable matrix-acceleration solutions for AI workloads. Research will address: (1) extending the architecture and micro-architecture of a systolic GEMM accelerator for AI inference and fine-tuning on edge SoCs, with support for emerging AI-oriented data formats and multi-precision computation; (2) analyzing reliability and fault tolerance of AI algorithms and their execution on the accelerator, including numerical formats and alternative compute-unit micro-architectures; (3) integrating the accelerator into heterogeneous edge compute systems, including edge-space scenarios; and (4) validating functionality, characterizing performance, power, and area, and benchmarking representative AI kernels, also assessing resilience to radiation-induced faults. The goal is to advance reliable, energy-efficient acceleration in heterogeneous multi-tile systems. |
| Data del bando | 14/03/2026 |
| Paesi in cui può essere condotto l'incarico |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Destinatari dell'incarico di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'ENERGIA ELETTRICA E DELL'INFORMAZIONE "GUGLIELMO MARCONI" |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| barbara.diplacido@unibo.it; a.matteuzzi@unibo.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 07/04/2026 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |