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| Titolo del progetto dell'incarico in italiano | LLVM Compiler Toolchain for Vector Processors Targeting AI Applications in Space and Defence |
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| Titolo del progetto ddell'incarico in inglese | LLVM Compiler Toolchain for Vector Processors Targeting AI Applications in Space and Defence |
| Campo principale | Engineering |
| Sottocampo | Electronic engineering |
| G.S.D. | 09/IINF-01 - ELETTRONICA |
| S.S.D | IINF-01/A - Elettronica |
| Descrizione sintetica in italiano | I carichi di lavoro AI su piattaforme spaziali e per la difesa, come l'elaborazione a bordo di immagini satellitari, la navigazione autonoma e la fusione multi-sensore, operano con stretti vincoli di potenza, affidabilità e certificazione, che favoriscono processori vettoriali compatti e programmabili. La loro efficienza dipende in larga parte dal compilatore. Il presente Incarico di Ricerca, coerente con l'attività del progetto ARCHYTAS, riguarda l'infrastruttura di compilazione LLVM per processori vettoriali basati sull'estensione RISC-V Vector (RVV). Le attività comprendono: supporto nel backend a istruzioni vettoriali custom e a tipi di dato a bassa precisione (es. FP8, INT8/INT4); vettorizzazione e tiling di kernel AI (moltiplicazione matriciale, convoluzione, attention); integrazione con flussi MLIR; valutazione su piattaforme RTL/FPGA con carichi rappresentativi. |
| Descrizione sintetica in inglese | AI workloads on space and defence platforms, such as on-board satellite image processing, autonomous navigation and multi-sensor fusion, must run under tight power, reliability and certification constraints, which favour compact, programmable vector processors over fixed-function accelerators. Their efficiency depends largely on the compiler. This Incarico di Ricerca, aligned with the activity of the ARCHYTAS project, focuses on the LLVM compiler infrastructure for vector processors based on the RISC-V Vector (RVV) extension. Activities include: backend support for custom vector instructions and low-precision data types (e.g., FP8, INT8/INT4); vectorization and tiling of AI kernels (matrix multiplication, convolution, attention); integration with MLIR-based flows; evaluation on RTL/FPGA platforms with representative space and defence workloads. |
| Data del bando | 20/10/2026 |
| 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" |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| dei.staff@unibo.it |
| L'incarico finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | HE |
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| Data di scadenza del bando | 04/11/2026 - alle ore 23:59 |
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| Come candidarsi | Other |