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 lecionados 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 22 Aug 2024 a 04 Sep 2024
[Fechado]
Centro
Laboratório de Software Confiável