{"id":552,"date":"2023-05-10T11:49:46","date_gmt":"2023-05-10T14:49:46","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/emicrosim2023\/?page_id=552"},"modified":"2023-05-25T11:27:14","modified_gmt":"2023-05-25T14:27:14","slug":"palestrante-antonio-carlos-s-beck-filho","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/wp.ufpel.edu.br\/emicrosim2023\/palestrante-antonio-carlos-s-beck-filho\/","title":{"rendered":"Palestrante – Antonio Carlos S. Beck Filho"},"content":{"rendered":"

Antonio Carlos S. Beck Filho<\/span>
\n<\/strong>UFRGS<\/span><\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Desafios na Otimiza\u00e7\u00e3o de Redes Neurais em FPGAs, da Borda \u00e0 Nuvem<\/span><\/em><\/span><\/h3>\n

Advanced<\/p>\n

Data: 31\/05 – 13h30<\/p>\n

Chair: Altamiro Susin<\/p>\n

 <\/p>\n

Abstract<\/strong><\/span><\/p>\n

Dispositivos da Internet das Coisas (IoT), que s\u00e3o sistemas inteligentes com conex\u00e3o \u00e0 nuvem, est\u00e3o em franca expans\u00e3o e t\u00eam aplica\u00e7\u00f5es em diversas \u00e1reas. Entretanto, estes sistemas necessitam, cada vez mais, de respostas r\u00e1pidas e com baixa lat\u00eancia e, por este motivo, o processamento computacional vem sendo progressivamente transferido da nuvem para a borda. Neste cen\u00e1rio, redes neurais cada vez mais profundas aparecem como solu\u00e7\u00e3o para lidar com diversos problemas em IoT relacionados ao processamento de imagens, como lojas f\u00edsicas inteligentes, carros autoguiados, reconhecimento facial para seguran\u00e7a, realidade aumentada e virtual, ind\u00fastria 4.0 dentre v\u00e1rios outros. Para tratar do aumento significativo no volume de dados e complexidade computacional destas redes, e fazer com que elas trabalhem com baixa lat\u00eancia e alta vaz\u00e3o, FPGAs aparecem como alternativa emergente, devido a sua capacidade de reconfigura\u00e7\u00e3o e adaptabilidade. Desta maneira, esta palestra introduz os conceitos de dispositivos de borda e intera\u00e7\u00e3o com a nuvem, discutindo os requisitos n\u00e3o funcionais envolvidos (e.g. lat\u00eancia, qualidade, pot\u00eancia, energia etc). Ap\u00f3s, mostra o funcionamento de FPGAs e como eles podem acelerar redes neurais, discutindo brevemente estudos de caso e t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o (High Level Synthesis, explora\u00e7\u00e3o de paralelismo, quantiza\u00e7\u00e3o, pruning e early-exit).<\/p>\n

Biography<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00c9 graduado em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela UFSM – Universidade Federal de Santa Maria (2002). Possui mestrado (2004) e doutorado (2008) em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o pela UFRGS – Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Durante o doutorado, fez seu est\u00e1gio sandu\u00edche na TUDelft\/Holanda. Entre 2008 e 2009, atuou como p\u00f3s-doutorando no Instituto de Inform\u00e1tica\/UFRGS e, entre 2009 e 2010, como Professor Adjunto no Departamento de Eletr\u00f4nica e Computa\u00e7\u00e3o da UFSM. Atualmente \u00e9 Professor Associado no Instituto de Inform\u00e1tica da UFRGS. Suas \u00e1reas de interesse s\u00e3o: Arquitetura e Organiza\u00e7\u00e3o de Computadores, Sistemas Embarcados e Arquiteturas Reconfigur\u00e1veis.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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