Torna ai risultati della ricercaBando per incarichi di ricerca
| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | Reliable AI Deployment on Heterogeneous Host-Accelerator Systems with Programmable RISC-V Accelerators by Exploiting Hardware Reliability Features |
|---|---|
| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | Reliable AI Deployment on Heterogeneous Host-Accelerator Systems with Programmable RISC-V Accelerators by Exploiting Hardware Reliability Features |
| Campo principale | Engineering |
| Sottocampo | Electronic engineering |
| G.S.D. | 09/IINF-01 - ELETTRONICA |
| S.S.D | IINF-01/A - Elettronica |
| Descrizione sintetica in italiano | Le attività di ricerca riguarderanno lo sviluppo di strategie di deployment e partizionamento reliability-aware per applicazioni AI, con distribuzione di operatori e fasi computazionali tra host, acceleratore RISC-V multicore scalar e acceleratore RISC-V vettoriale. Comprenderanno inoltre l’estensione del toolflow di compilazione/deployment e del supporto runtime per piattaforme eterogenee host–accelerator, includendo politiche di protezione per dati e operatori critici, e la progettazione di meccanismi di monitoraggio e mitigazione a runtime basati su funzionalità hardware di affidabilità per rilevare anomalie e attivare fallback, riconfigurazione o riallocazione del carico. Saranno definite metriche e metodologie di valutazione su accuratezza, fault coverage, latenza e overhead prestazionale/energetico, con fault injection e validazione sperimentale su casi di studio di inferenza AI. |
| Descrizione sintetica in inglese | This Incarico di Ricerca position, aligned with the ARCHYTAS project, focuses on methodologies and software tools for reliable AI deployment on a heterogeneous system with a host and two programmable accelerators: a RISC-V scalar multi-core accelerator and a RISC-V vector accelerator. The work will extend deployment frameworks and toolflows, including Deeploy, to support application mapping, code generation, and execution orchestration, while integrating reliability-aware strategies based on hardware features such as error detection/correction, integrity checks, status monitoring, and diagnostics. Research includes deployment and partitioning strategies, toolflow and runtime extensions, runtime monitoring and mitigation, evaluation metrics, fault injection, and experimental validation on representative AI inference case studies. The goal is to advance portable, efficient, and reliable AI deployment on programmable RISC-V heterogeneous 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) |
|---|---|
| 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" |
|---|---|
| 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 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 07/04/2026 - alle ore 23:59 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |