Low-bitwidth Numerical Representations for Hardware-accelerated Digital and Image Signal Processing

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I moderni kernel computazionali, come DSP/ISP e Deep Learning, non richiedono la vasta precisione della virgola mobile IEEE 754. I recenti sforzi dei grandi player industriali
sono confluiti in MX, una rappresentazione numerica in virgola mobile a bassa larghezza, fino a 4-6 bit, riducendo il sovraccarico hardware nelle moderne GPU e negli acceleratori
tensoriali e neurali. Questa tesi esplorerà i trade-off nell’implementazione dell’aritmetica MX e validerà l’hardware progettato nelle applicazioni DSP/ISP e Vision Artificiale, confrontandola con alternative a virgola fissa e virgola mobile. **Argomento principale**: - Fixed-point and Micro-scaling (MX)
- Digital Signal Processing (DSP) / Image Signal Processing (ISP) **Requisiti di base**: - Ingegneria Informatica, Elettronica, dell’Automazione, delle Telecomunicazioni o corsi affini.
- Conoscenza dei sistemi digitali e digital signal processing (DSP)
- Conoscenza con linguaggi hardware Descrizione (VHDL e/o Verilog)
- Familiarità con la rappresentazione numerica in floating-point **Sede**:Napoli

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