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SUMMARY:"ModularGS: Un Framework Configuration-Driven per la standardizzazione delle pipeline di 3D Gaussian Splatting" di Andrea Amorosini
DESCRIPTION:Abstract:Il 3D Gaussian Splatting (3DGS) ha rivoluzionato il campo della Novel View Synthesis\, offrendo una qualità visiva fotorealistica unita a velocità di rendering in tempo reale. Tuttavia\, la rapida proliferazione di queste tecnologie ha generato una grave frammentazione software e una conseguente "crisi della riproducibilità". L'installazione e l'orchestrazione delle pipeline\, dall'elaborazione dei dati grezzi allo Structure from Motion fino all'addestramento dei modelli\, sono afflitte dal Dependency Hell\, richiedendo complesse configurazioni strettamente legate all'hardware (CUDA\, compilatori C++) e flussi di lavoro manuali inclini all'errore.Per risolvere queste criticità\, questa tesi presenta Modular GS\, un framework Configuration Driven progettato per la standardizzazione\, l'automazione e l'esecuzione sicura di algoritmi legati al 3DGS. Attraverso un'architettura a livelli\, il sistema disaccoppia la logica di dominio dall'esecuzione tramite file dichiarativi TOML. L'integrazione nativa del gestore di pacchetti Pixi garantisce un isolamento rigoroso (sandboxing) dell'intero ecosistema di compilazione binaria\, assicurando configurazioni Zero Setup e deterministiche su qualsiasi sistema host.Il framework introduce inoltre meccanismi di self healing per la risoluzione automatica delle inconsistenze dimensionali dei dati prima dei crash della GPU e un livello di sicurezza Security by Design basato su validazione crittografica ECDSA per prevenire vulnerabilità della supply chain. Completano l'architettura una doppia interfaccia utente (CLI e Web UI in Streamlit) per un accesso semplificato agli strumenti.La valutazione sperimentale dimostra che Modular GS azzera l'overhead sistemistico abbattendo il Time to First Run\, ottimizza significativamente lo spazio su disco tramite logiche di Shared Environments e permette l'esecuzione automatizzata di pipeline end to end (da file video a modello 3D compresso). Il sistema risulta nativamente estensibile\, permettendo ai ricercatori l'integrazione plug and play di nuovi algoritmi e ponendo basi solide per le pratiche MLOps nella ricerca sulla Computer Vision.
URL:https://www.isislab.it/event/modulargs-un-framework-configuration-driven-per-la-standardizzazione-delle-pipeline-di-3d-gaussian-splatting-di-andrea-amorosini/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA).
CATEGORIES:Seminari
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SUMMARY:Seminario: "XRTourGuide: Modulo AI per la generazione dinamica di tour narrativi multimodali" di Maria Antonietta Cervo
DESCRIPTION:Abstract:Questo lavoro descrive lo sviluppo del modulo AI della piattaforma XRTourGuide\, sviluppata nell’ambito del progetto europeo FUTURAL (Horizon Europe)\, che mira a supportare la valorizzazione dei territori rurali attraverso soluzioni digitali innovative per il turismo culturale. Il sistema è implementato come microservizio in Python utilizzando FastAPI e integra Large Language Models (LLM) per la generazione e l’ottimizzazione dei contenuti testuali e modelli Text-to-Speech (TTS) per la sintesi vocale.La pipeline include tecniche di prompt engineering\, normalizzazione del testo e un algoritmo di smart chunking per segmentare automaticamente i contenuti e migliorare la stabilità della sintesi vocale. Il sistema utilizza MinIO per la gestione degli asset multimediali generati e supporta una generazione automatica di contenuti narrativi e audio a bassa latenza. Benchmark sperimentali su diversi modelli LLM e TTS hanno permesso di individuare configurazioni efficienti anche su sistemi CPU\, dimostrando la fattibilità di soluzioni AI scalabili per applicazioni di guida turistica digitale.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-xrtourguide-modulo-ai-per-la-generazione-dinamica-di-tour-narrativi-multimodali-di-maria-antonietta-cervo/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
CATEGORIES:Seminari
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SUMMARY:Seminario: Presentazione dei lavori di tesi di  Anna Tagliamonte\, Salvatore Sirica e Sergio Guastaferro
DESCRIPTION:1) "Dall’identità al codice: avatar su misura tra Makehuman e Unity nella pipeline 3Dify" di Anna Tagliamonte \n\n\n\nAbstract:La tesi si concentra sullo sviluppo di un sistema interattivo per la generazione e la personalizzazione di avatar digitali 3D. L’obiettivo è di trasformare parametri numerici in identità virtuali e offrire un’esperienza utente flessibile e realistica. Il lavoro si concentra sull’integrazione del sistema Unity multipurpose avatar (UMA) all’interno della pipeline esistente di 3Dify\, un framework per la generazione automatica di avatar personalizzati a partire da parametri provenienti da Makehuman. Dopo un’analisi approfondita delle corrispondenze tra gli slider dei due ambienti\, è stato sviluppato un sistema in Unity in grado di fare mapping tra i due e applicare dinamicamente le caratteristiche antropometriche. La tesi unisce fasi di ricerca\, modellazione 3D e sviluppo software\, con particolare attenzione agli aspetti di interazione e user experience. Il fine ultimo è di migliorare l’adattabilità e l’efficacia della pipeline esistente per scenari applicativi futuri. \n\n\n\n2) "Enabling Portable Collective Communication on Heterogeneous GPU Systems" di Salvatore Sirica \n\n\n\nAbstract:Many distributed HPC applications and data-parallel AI training pipelines depend on MPI-style communication patterns. As systems scale to many GPUs and nodes\, collective operations like Allreduce become a primary performance bottleneck\, directly impacting scalability. In practice\, the highest-performing GPU collectives are typically provided by vendor-specific libraries such as NVIDIA NCCL and AMD RCCL\, which exploit hardware and topology-aware optimizations but reduce portability across heterogeneous clusters. \n\n\n\nIntel oneAPI Collective Communications Library (oneCCL) is uniquely positioned to mitigate this issue thanks to its SYCL-based interface. However\, deep in its implementation it is tightly coupled to Intel Level Zero\, effectively preventing execution on non-Intel GPUs. \n\n\n\nThis work enables portable GPU collectives within oneCCL by introducing NCCL and RCCL as pluggable backends while preserving the existing oneCCL user-facing API. The integration reuses oneCCL’s bootstrap mechanisms to initialize vendor communicators and dispatches collectives on native GPU streams through SYCL interoperability. Micro-benchmarks on the UNISA-HPC cluster with NVIDIA A100 GPUs show that oneCCL+NCCL achieves performance close to native NCCL for key collectives across a broad range of message sizes and data types. \n\n\n\n2) "Vettorizzazione Esplicita del Prodotto Matriciale su RISC-V con RVV" di Sergio GuastaferroAbstract:Il prodotto matriciale rappresenta un'operazione fondamentale nel calcolo ad alte prestazioni\, alla base di framework per l'intelligenza artificiale\, simulazioni scientifiche e analisi dati. Con l'emergere di RISC-V come architettura aperta e modulare\, diventa cruciale valutare l'efficacia delle sue estensioni vettoriali (RVV) nell'accelerare operazioni numericamente intensive come il prodotto matriciale. \n\n\n\nQuesta tesi analizza sistematicamente le performance del prodotto matriciale su processori RISC-V dotati di supporto vettoriale\, confrontando la vettorizzazione automatica offerta dai compilatori e una vettorizzazione esplicita realizzata mediante intrinseche RVV. L'implementazione proposta si basa su microkernel ottimizzati con formulazione a prodotto esterno\, tiling progressivo e gestione dinamica della lunghezza vettoriale a runtime. Un'attenzione particolare è dedicata all'esplorazione del parametro LMUL\, che regola il parallelismo vettoriale in relazione alla configurazione hardware (VLEN). \n\n\n\nI risultati sperimentali\, ottenuti sul processore Spacemit X60 a 8 core\, dimostrano che la vettorizzazione esplicita supera significativamente l'approccio automatico\, raggiungendo speedup fino a 12.5× rispetto a una baseline non ottimizzata. L'analisi evidenzia inoltre un impatto non lineare di LMUL sulle performance\, con un valore ottimale (LMUL=2 per VLEN=256) che massimizza l'utilizzo della banda di memoria e riduce i cache miss. Il lavoro fornisce indicazioni pratiche per lo sviluppo di codice ad alte prestazioni su RISC-V e mette in luce le attuali limitazioni dei compilatori nell'ottimizzare automaticamente codice vettoriale su questa architettura.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-presentazione-dei-lavori-di-tesi-di-anna-tagliamonte-salvatore-sirica-e-sergio-guastaferro/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
CATEGORIES:Seminari
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