Aceleradores optimizados y resilientes para aprendizaje automático en entornos RISC-V (RETORNNA)

Título del proyecto:

• Aceleradores optimizados y resilientes para aprendizaje automático en entornos RISC-V (RETORNNA)

Investigadores Principales:

• Pablo Ibáñez y Javier Resano
• Subproyecto 01: Tolerancia a fallos en aceleradores para CNNs.
  • IP: Pablo Ibáñez
• Subproyecto 02: Acelerador GDBT
  • IP: Javier Resano
• Subproyecto 03: Extensión de la ISA en arquitecturas RISC-V para funciones probabilísticas.
  • IP: Javier Resano
• Subproyecto 04: Desarrollo compartido entre subproyectos.
  • IPs: Javier Resano y Pablo Ibáñez
• Subproyecto 05: Difusión y plan de negocios.
  • IPs: Javier Resano y Pablo Ibáñez

Entidad financiadora:

• Unión Europea. Fondos NextGenerationEU.

Cuantía subvención (gastos de ejecución):

• costes directos: 274.788,90€
• costes indirectos (17,26%): 47.688,90€
• total: 322.477,80€

Duración:

• desde 01/01/2024 hasta 31/12/2025

Centro de Ejecución:

• Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A), Univ. de Zaragoza.

Número investigadores:

• 15 investigadores.