Ecco gli hacker più forti del mondo
STUDIO APERTO 1 Il loro nome di battaglia è "Mhackeroni", sono universitari italiani geni del computer...
Xilinx Open Hardware Finalists
XILINX The competition is open to PhD and undergraduate students in the European area. Individuals or teams of up to three people can enter. Winners will also receive sponsored travel to the awards ceremony...
Cosa rende la Silicon Valley speciale?
Manageritalia by Emma Marioni Due membri di JEMP, la Junior Enterprise del Politecnico di Milano, hanno partecipato alla NGCX, la NECST Group Conference 2019. L’esperienza è stata particolarmente stimolante, soprattutto per un gruppo di studenti come questo, che dall’interno del sistema universitario si è organizzato con una struttura imprenditoriale per offrire sevizi di consulenza ad aziende e privati...
NECST Group Conference: didattica autentica e creativa
Manageritalia by Aldo Torrebruno Come descriverei in termini didattici la partecipazione alla NECST Group Conference? Non ho dubbi: mi affiderei al concetto di authentic learning, sviluppato dalla ricercatrice australiana Jan Herrington. È un’esperienza formativa che mi ha colpito nella sua complessità...
NECST GROUP CONFERENCE X
POLITECNICO DI MILANO Si è conclusa la NGCX, la decima edizione dell’evento organizzato dal NECSTLab del Politecnico di Milano, che si tiene ogni anno a San Francisco e nella zona della Silicon Valley. La filosofia del NECSTLab – Novel, Emerging Computing System Technologies Laboratory – è quella di non essere un semplice laboratorio di computer science, ma essere soprattutto un laboratorio di vita pratica...
I giovani della NGCX si raccontano
Manageritalia Cinque ragazzi tra i venti e i ventuno anni, approdati al NECSTLab attraverso percorsi diversi. Sono i più giovani del gruppo della NECST Group Conference, e vogliono raccontarci di sé e dell’esperienza che stanno vivendo a San Francisco. Il loro incontro con il NECST inizia con un hackathon...
HiPeRT Lab: l’industria 4.0 made in Italy a San Francisco
Manageritalia La NGCX è in pieno svolgimento e dopo l’esperienza incoraggiante della scorsa edizione noi dell’HiPeRT Lab ci siamo uniti per il secondo anno a questa avventura. Siamo il laboratorio di high-performance real-time nato come centro di ricerca nell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia e siamo specializzati nello sviluppo di algoritmi e soluzioni software per sistemi real-time, con una particolare attenzione alle architetture multi/many core del futuro...
Carriere fluide, network, informalità: benvenuti nella Silicon Valley
Manageritalia Siamo cinque studentesse di ingegneria, con esperienze e background diversi, ma tutte accomunate dalla sensazione di stare vivendo un’esperienza che ci scuoterà profondamente. Siamo una piccola rappresentanza del gruppo di 52 studenti e non del NECSTLab del Politecnico di Milano qui a San Francisco...
A Case Study for an Accelerated DCNN on FPGA-Based Embedded Distributed System
Author(s) Anna Maria Nestorov, Alberto Scolari, Enrico Reggiani, Luca Stornaiuolo, Marco D Santambrogio Conference 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW) Abstract Face Detection (FD) recently became the base of multiple applications requiring low latency but also with limited resources and energy budgets. Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) are especially accurate in FD, but latency requirements and energy budgets call for Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)-based solutions, trading flexibility and efficiency. Nonetheless, the offer of FPGAs solutions is limited and different chips often require expensive re-design phases, while developers desire solutions whose resources can scale proportionally to the demands. Therefore, this work presents an FD solution based on a DCNN on a distributed, embedded system with FPGAs, proposing a general approach to reduce the DCNN size and…
Pareto Optimal Design Space Exploration for Accelerated CNN on FPGA
Author(s) Enrico Reggiani, Marco Rabozzi, Anna Maria Nestorov, Alberto Scolari, Luca Stornaiuolo, Marco Santambrogio Conference 2019 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops (IPDPSW) Abstract Convolutional Neural Networks (CNNs) are at the base of many applications, both in embedded and in server-class contexts. While Graphics Processing Units (GPUs) are predominantly used for training, solutions for inference often rely on Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) since they are more flexible and cost-efficient in many scenarios. However, existing approaches fall short to accomplish several conflicting goals, like efficiently using resources on multiple platforms while retaining deep configurability and allowing a quick Design Space Exploration (DSE) towards the best solution. This paper proposes a solution composed of highly configurable kernels designed for resources time-sharing with an analytical model of their resource/performance characteristics.…