Dottorato in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni , 35o ciclo (2019-2022)
Dottorato concluso nel 2023
Tesi:
Heterogeneous Acceleration for 5G New Radio Channel Modelling Using FPGAs and GPUs (Abstract)
Tutori:
Luciano Lavagno
Presentazione della ricerca:
Presentazione videoProfilo
Argomento di ricerca
FPGA acceleration of algorithms for 5G networks and channel models
Interessi di ricerca
Biografia
Link Layer Simulator" which was carried out in collaboration with TIM research labs. He is currently a doctoral student at the Department of Electronics and Telecommunication, Politecnico di Torino. His area of interest includes FPGA-based hardware acceleration, machine learning, and optimization for high-level synthesis designs.
Pubblicazioni
Pubblicazioni durante il dottorato Vedi tutte le pubblicazioni su Porto@Iris
- Shah, NASIR ALI; Lazarescu, Mihai T.; Quasso, Roberto; Lavagno, Luciano (2023)
CUDA-Optimized GPU Acceleration of 3GPP 3D Channel Model Simulations for 5G Network Planning. In: ELECTRONICS, vol. 15. ISSN 2079-9292
Contributo su Rivista - Tahir Hussain Rizvia, Syed; Yasir Latif, Muhammad; Saad Amin, Muhammad; Jabeur Telmoudi, ... (2023)
Analysis of Machine Learning Based Imputation of Missing Data. In: CYBERNETICS AND SYSTEMS, vol. 15. ISSN 1087-6553
Contributo su Rivista - Shah, NASIR ALI (2023)
Heterogeneous Acceleration for 5G New Radio Channel Modelling Using FPGAs and GPUs. relatore: LAVAGNO, Luciano; , 35. XXXV Ciclo, P.: 148
Doctoral Thesis - Shah, NASIR ALI; Lavagno, Luciano; Lazarescu, Mihai T.; Quasso, Roberto; Scarpina, ... (2022)
FPGA Acceleration of 3GPP Channel Model Emulator for 5G New Radio. In: IEEE ACCESS, vol. 10, pp. 119386-119401. ISSN 2169-3536
Contributo su Rivista