Sistemas Distribuídos
[Fechado]
Descrição da Oportunidade
- Desenho de um sistema de controlo de consumo energético de GPUs no contexto de aprendizagem profunda baseado num ambiente de controlo feedback loop; - Implementação e otimização de um protótipo do desenho anterior; - Avaliação experimental do protótipo desenvolvido recorrendo a diferentes modelos de aprendizagem profunda e diferentes tipos de hardware (p.ex., diferentes dispositivos de processamento e armazenamento); As tarefas descritas neste plano de trabalhos requerem a aplicação e o desenvolvimento de conceitos e técnicas da área da Engenharia de Informática tipicamente leccionados em unidades curriculares que compõem o núcleo do plano de estudos do Mestrados Integrados em Engenharia Informática ou de Mestrado em Engenharia Informática.
Habilitações Académicas
- Licenciatura em Ciências de Engenharia Informática.
Requisitos Mínimos
- Conhecimentos sólidos em ferramentas de monitorização e controlo energético (i.e., Intel RAPL , PowerJoular, EnergAt, NVML, DVFS);- Conhecimentos em ferramentas e modelos de aprendizagem profunda (i.e., PyTorch, ResNet18, AlexNet, Cifar-10), bem como cargas de trabalho heterogéneas (p.ex., cargas de trabalho na nuvem e supercomputadores);- Conhecimentos sólidos em sistemas operativos;- Conhecimentos sólidos em sistemas distribuídos;
Fatores de Preferência
- Experiência no desenvolvimento de ferramentas de monitorização energética; - Experiência no desenvolvimento de sistemas de controlo energético de GPU baseados em feedback loop (i.e., NVML, nvidia-smi); - Experiência na linguagem de programação C++.
Período de candidatura
Desde 29 Feb 2024 a 13 Mar 2024
[Fechado]
Centro
Laboratório de Software Confiável