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Generación de un Módulo Optimizado de Inferencia en FPGAs con HLS

Medina Chaveli, Laura (Universitat Politècnica de València, 2021-12-13)

[ES] Las FPGAs (field-programmable gate array) pueden ser utilizadas para la inferencia de modelos de Redes Neuronales en sistemas embebidos, dado que este tipo de dispositivo presenta una alta eficiencia energética y un ...
HPC Platform for Railway Safety-Critical Functionalities Based on Artificial Intelligence

Labayen, Mikel; Medina-Chaveli, Laura; Eizaguire, Fernando; Flich Cardo, José; Aginako, Naiara (MDPI AG, 2023-08)

[EN] The automation of railroad operations is a rapidly growing industry. In 2023, a new European standard for the automated Grade of Automation (GoA) 2 over European Train Control System (ETCS) driving is anticipated. ...
Improving the Robustness of Redundant Execution with Register File Randomization

Tuzov, Ilya; Andreu, Pablo; Medina, Laura; Picornell-Sanjuan, Tomás; Robles Martínez, Antonio; López Rodríguez, Pedro Juan; Flich Cardo, José; Hernández Luz, Carles (IEEE, 2021-11-04)

[EN] Staggered Redundant execution (SRE) is a fault-tolerance mechanism that has been widely deployed in the context of safety-critical applications. SRE not only protects the system in the presence of faults but also helps ...
Optimización del Cálculo en de Modelado de Estructuras en Puentes Ferroviarios y Entrenamiento de Redes Neuronales con GPUs y CUDA

Medina Chaveli, Laura (Universitat Politècnica de València, 2020-09-17)

[ES] El objetivo de este trabajo es la optimización de dos aplicaciones que tienen un elevado coste computacional. La primera de ellas se trata de un sistema enfocado al estudio de las estructuras de los puentes ferroviarios ...

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