- Docente: Stefano Mattoccia
- Crediti formativi: 8
- SSD: ING-INF/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Moduli: Stefano Mattoccia (Modulo 1) Fabio Tosi (Modulo 2)
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea Magistrale in Ingegneria informatica (cod. 5826)
-
Orario delle lezioni (Modulo 1)
dal 18/09/2024 al 18/12/2024
-
Orario delle lezioni (Modulo 2)
dal 20/09/2024 al 20/12/2024
Conoscenze e abilità da conseguire
Il corso fornisce una introduzione a moderne metodologie software per la progettazione di sistemi di elaborazione di tipo embedded. I contesti applicativi di riferimento e i progetti riguardano l’elaborazione di immagini e reti per deep-learning applicate a problemi di computer vision.
Contenuti
Architetture e modelli di programmazione per calcolo a elevate prestazioni. Nel corso si farà paricolare riferimento a tematiche inerenti computer vision e intelligenza artificiale.
1: Introduzione al calcolo a elevate prestazioni
-
Concetti fondamentali del calcolo parallelo
-
Architetture per calcolo a elevate prestazioni: CPU multi-core, GPU, sistemi embedded
2: SIMD e Multi-threading
-
Introduzione al SIMD
-
Principi di multi-threading
3: CUDA e Programmazione GPU
-
Architettura GPU e modello di programmazione CUDA
-
Integrazione di CUDA e Python
4: Sistemi riconfigurabili
-
FPGA (Field Programmable Gate Array)
5: Tecnologie Emergenti
Testi/Bibliografia
Lucidi e codice disponibili sul sito del corso.
Metodi didattici
Verifica delle nozioni presentate durante le lezioni mediante esercitazioni con strumenti di sviluppo software.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica consiste nello sviluppo automomo di un progetto (gruppi di non più di due studenti) e in domande sui temi del corso.
Strumenti a supporto della didattica
Piattaforme di svilippo software.
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Stefano Mattoccia
Consulta il sito web di Fabio Tosi
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.