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1 | Titolo | Autori | Link a paper/conference | Accepted for PUB/Proceeding | ||||||||||||||||||||||
2 | Fast Neural Network Inference on FPGAs for Triggering on Long-Lived Particles at Colliders | Andrea Coccaro Francesco Armando Di Bello Stefano Giagu Lucrezia Rambelli and Nicola Stocchetti | https://arxiv.org/pdf/2307.05152.pdf | |||||||||||||||||||||||
3 | Sviluppo di acceleratori per il Machine Learning e sistemi di Inference as a Service su FPGA | Daniele Spiga Diego Ciangottini Giacomo Surace Giulio Bianchini Loriano Storchi Mirko Mariotti | Workshop Loano | |||||||||||||||||||||||
4 | KServe inference extension for a FPGA vendor-free ecosystem | Daniele Spiga Diego Ciangottini Giacomo Surace Giulio Bianchini Loriano Storchi Mirko Mariotti | CHEP 2023 | |||||||||||||||||||||||
5 | Deep Learning techniques for reconstruction on ASTRI Mini-Array Monte Carlo data | Saverio Lombardi, Francesco Visconti, Michele Mastropietro | https://pos.sissa.it/444/713/pdf | |||||||||||||||||||||||
6 | A novel explainable approach in radiomics pipeline for local recurrence prediction of lung cancer: a feasibility study exploiting high energy physics potential to evaluate the model | Mariagrazia Monteleone, Simone Gennai, Pietro Govoni, Chiara Paganelli | ACM ISBN 979-8-4007-0815-2/23/09. https://doi.org/10.1145/3632047.3632074 | |||||||||||||||||||||||
7 | 40MHz Scouting per il trigger di Livello 1 di CMS | Sabrina Giorgetti | IFAE 2023 | S. Giorgetti on behalf of the CMS Collaboration Nuovo Cim.C 47 (2024) 3, 122 | ||||||||||||||||||||||
8 | Triggerless data acquisition pipeline for Machine Learning based statistical anomaly detection | Gaia Grosso, Nicolò Lai, Matteo Migliorini, Jacopo Pazzini, Andrea Triossi, Marco Zanetti, Alberto Zucchetta | CHEP 2023 | G. Grosso et al EPJ Web of Conf., 295 (2024) 02033 | ||||||||||||||||||||||
9 | 40MHz Triggerless Readout of the CMS Drift Tube Muon Detector | Matteo Migliorini, Jacopo Pazzini, Andrea Triossi, Marco Zanetti | TWEPP 2023 | M. Migliorini et al 2024 JINST 19 C02050 | ||||||||||||||||||||||
10 | Front-End RDMA Over Converged Ethernet, real-time firmware simulation | Gabriele Bortolato, Antonio Bergnoli, Damiano Bortolato, Daniele Mengoni, Matteo Migliorini, Fabio Montecassiano, Jacopo Pazzini, Sandro Ventura, Andrea Triossi, Marco Zanetti | TWEPP 2023 | G. Bortolato et al 2024 JINST 19 C03038 | ||||||||||||||||||||||
11 | Front-End Rdma Over Converged Ethernet, real-time firmware simulation | Gabriele Bortolato, Antonio Bergnoli, Damiano Bortolato, Daniele Mengoni, Matteo Migliorini, Fabio Montecassiano, Jacopo Pazzini, Sandro Ventura, Andrea Triossi, Marco Zanetti | TIPP 2023 | |||||||||||||||||||||||
12 | The CMS Level-1 trigger data scouting for LHC run 3 and the CMS phase-2 upgrade | Sabrina Giorgetti (Matteo Migliorini, Rocco Ardino, Jacopo Pazzini, Andrea Triossi, Marco Zanetti) on behalf of the CMS Collaboration | La Thuile 2024 - YSF | |||||||||||||||||||||||
13 | Hardware implementation of quantum machine learning predictors for ultra-low latency applications | Lorenzo Borella, Alberto Coppi, Jacopo Pazzini, Andrea Stanco, Andrea Triossi, Marco Zanetti | EuCAIFCon 2024 | |||||||||||||||||||||||
14 | Quantum machine learning classifiers implemented on FPGA for ultra-low latency applications | Lorenzo Borella, Alberto Coppi, Jacopo Pazzini, Andrea Stanco, Andrea Triossi, Marco Zanetti | ICHEP 2024 | |||||||||||||||||||||||
15 | The BondMachine Project | Mirko Mariotti, Giulio Bianchini, Loriano Storchi, Daniele Spiga, Diego Ciangottini, Giacomo Surace | FDF 2024 | |||||||||||||||||||||||
16 | Tree Tensor Network inference on FPGA | Lorenzo Borella, Alberto Coppi, Jacopo Pazzini, Andrea Stanco, Andrea Triossi, Marco Zanetti | FDF 2024 | |||||||||||||||||||||||
17 | Front-End RDMA Over Converged Ethernet, lightweight RoCE endpoint | Gabriele Bortolato, Antonio Bergnoli, Damiano Bortolato, Daniele Mengoni, Matteo Migliorini, Fabio Montecassiano, Jacopo Pazzini, Sandro Ventura, Andrea Triossi, Marco Zanetti | CHEP 2024 | |||||||||||||||||||||||
18 | Ultra-low latency quantum-inspired machine learning predictors implemented on FPGA | Lorenzo Borella, Alberto Coppi, Jacopo Pazzini, Andrea Stanco, Marco Trenti, Andrea Triossi, Marco Zanetti | https://arxiv.org/pdf/2409.16075 | Submitted to Transactions on Emerging Topics in Computing | ||||||||||||||||||||||
19 | Sviluppo di firmware per acceleratori FPGA: esperienze e casi d'uso per il calcolo scientifico verso il paradigma cloud | Giulio Bianchini | Incontri di Fisica delle Alte Energie 2024 (IFAE 2024) | |||||||||||||||||||||||
20 | The BondMachine Project | Mirko Mariotti | 1st FPGA Developers' Forum (FDF) meeting (11-13 June 2024): Overview | |||||||||||||||||||||||
21 | Emulating the Quantum Computer on FPGAs | Mirko Mariotti | AI_INFN Technical Meeting 22/07/2024 | |||||||||||||||||||||||
22 | Analysis of the W→3𝜋 decay as a use case for scouting-analyses on FPGA | Francesco Brivio, Paolo Dini, Simone Gennai | SIF 2024 | |||||||||||||||||||||||
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