Riabitare il margine a Venezia. Riqualificazione dell'isola di San Pietro in Castello

Dopo aver svolto un laboratorio di progettazione alla scuola Saint-Luc a Bruxelles e un workshop “la ville et l’eau” a Venezia ho scelto di mantenere come progetto di tesi la riqualificazione dell’isola di San Pietro in Castello a Venezia. Progettare a Venezia vuol dire progettare in una città stratificata e densa dove però i margini non hanno oggi profili definiti, ma hanno bisogno di ritrovare un’immagine che hanno perso nel tempo. La scelta del margine est ci porta in una Venezia minore che non ha conosciuto grandi trasformazioni, ma che, al contrario, è stata oggetto di pianificazione solo negli ultimi anni senza successo. Presenta spazi aperti non qualificati e che nel progetto vengono integrati. La presenza di costruzioni di tipo residenziale di bassa qualità ha portato alla scelta di demolire quegli edifici che non si integrano con il contesto sostituendoli con nuovi alloggi sia per artisti che per famiglie. Questi nuovi volumi trovano un completamento con l’esistente tessuto residenziale che si è scelto di valorizzare. Lo spazio pubblico torna ad assumere nel progetto quella qualità e forma data dall’inserimento di cortine murarie che delimitano lo spazio privato da quello più sociale della calle, del nuovo campiello e del parco. Il progetto di riabitare il margine dell’isola di San Pietro in Castello prevede a livello urbanistico un progetto che non tocca solo il tessuto residenziale, ma si occupa anche del riordino del sistema del verde, degli spazi dei luoghi di lavoro cantieristico di tipo navale tipico dell’isola e del ripensamento dei nuovi percorsi come il riuso di un edificio esistente come galleria.

Coordination as a Service (CaaS) in the Cloud

Nel primo capitolo si è studiata la nuova tecnologia del Cloud Computing, fornendo una semplice analisi di tutte le caratteristiche principali, gli attori coinvolti e i relativi metodi di distribuzione e servizi offerti. Nel secondo capitolo si è introdotta la nozione di coordination as a service, discutendone le relative astrazioni che compongono l'architettura logica. Successivamente si è preso in considerazione il modello di coordinazione TuCSoN definendo cosa si intende per nodo, agente, centro di tuple e agent coordination context ed è stato analizzato il relativo linguaggio di coordinazione attraverso il quale essi interagiscono. Nel terzo capitolo sono state riviste ed estese le nozioni di TuCSoN, precedentemente acquisite, nell'ambito del Cloud Computing ed è stato fornito un modello astratto ed una possibile architettura di TuCSoN in the Cloud. Sono stati analizzati anche gli aspetti di un possibile servizio di tale genere nello scenario di servizio pay-per-use. Infine nel quarto ed ultimo capitolo si è sviluppato un caso di studio in cui si è implementata un'interfaccia per l'attuale CLI di TuCSoN sottoforma di applet, che è stata poi inserita nel Cloud attraverso la piattaforma PaaS Cloudify.

Near-Optimum Coding for q-ary Symmetric Channel with Application to Space Communications

Questa Tesi aspira a mostrare un codice a livello di pacchetto, che abbia performance molto vicine a quello ottimo, per progetti di comunicazioni Satellitari. L’altro scopo di questa Tesi è quello di capire se rimane ancora molto più difficile maneggiare direttamente gli errori piuttosto che le erasures. Le applicazioni per comunicazioni satellitari ora come ora usano tutte packet erasure coding per codificare e decodificare l’informazione. La struttura dell’erasure decoding è molto semplice, perché abbiamo solamente bisogno di un Cyclic Redundancy Check (CRC) per realizzarla. Il problema nasce quando abbiamo pacchetti di dimensioni medie o piccole (per esempio più piccole di 100 bits) perché in queste situazioni il costo del CRC risulta essere troppo dispendioso. La soluzione la possiamo trovare utilizzando il Vector Symbol Decoding (VSD) per raggiungere le stesse performance degli erasure codes, ma senza la necessità di usare il CRC. Per prima cosa viene fatta una breve introduzione su come è nata e su come si è evoluta la codifica a livello di pacchetto. In seguito è stato introdotto il canale q-ary Symmetric Channel (qSC), con sia la derivazione della sua capacità che quella del suo Random Coding Bound (RCB). VSD è stato poi proposto con la speranza di superare in prestazioni il Verification Based Decoding (VBD) su il canale qSC. Infine, le effettive performance del VSD sono state stimate via simulazioni numeriche. I possibili miglioramenti delle performance, per quanto riguarda il VBD sono state discusse, come anche le possibili applicazioni future. Inoltre abbiamo anche risposto alla domande se è ancora così tanto più difficile maneggiare gli errori piuttosto che le erasure.

General-Purpose Computing on Graphic Processing Unit (GPGPU): metodi e tecnologie per lo sviluppo di applicazioni

Microprocessori basati su singolo processore (CPU), hanno visto una rapida crescita di performances ed un abbattimento dei costi per circa venti anni. Questi microprocessori hanno portato una potenza di calcolo nell’ordine del GFLOPS (Giga Floating Point Operation per Second) sui PC Desktop e centinaia di GFLOPS su clusters di server. Questa ascesa ha portato nuove funzionalità nei programmi, migliori interfacce utente e tanti altri vantaggi. Tuttavia questa crescita ha subito un brusco rallentamento nel 2003 a causa di consumi energetici sempre più elevati e problemi di dissipazione termica, che hanno impedito incrementi di frequenza di clock. I limiti fisici del silicio erano sempre più vicini. Per ovviare al problema i produttori di CPU (Central Processing Unit) hanno iniziato a progettare microprocessori multicore, scelta che ha avuto un impatto notevole sulla comunità degli sviluppatori, abituati a considerare il software come una serie di comandi sequenziali. Quindi i programmi che avevano sempre giovato di miglioramenti di prestazioni ad ogni nuova generazione di CPU, non hanno avuto incrementi di performance, in quanto essendo eseguiti su un solo core, non beneficiavano dell’intera potenza della CPU. Per sfruttare appieno la potenza delle nuove CPU la programmazione concorrente, precedentemente utilizzata solo su sistemi costosi o supercomputers, è diventata una pratica sempre più utilizzata dagli sviluppatori. Allo stesso tempo, l’industria videoludica ha conquistato una fetta di mercato notevole: solo nel 2013 verranno spesi quasi 100 miliardi di dollari fra hardware e software dedicati al gaming. Le software houses impegnate nello sviluppo di videogames, per rendere i loro titoli più accattivanti, puntano su motori grafici sempre più potenti e spesso scarsamente ottimizzati, rendendoli estremamente esosi in termini di performance. Per questo motivo i produttori di GPU (Graphic Processing Unit), specialmente nell’ultimo decennio, hanno dato vita ad una vera e propria rincorsa alle performances che li ha portati ad ottenere dei prodotti con capacità di calcolo vertiginose. Ma al contrario delle CPU che agli inizi del 2000 intrapresero la strada del multicore per continuare a favorire programmi sequenziali, le GPU sono diventate manycore, ovvero con centinaia e centinaia di piccoli cores che eseguono calcoli in parallelo. Questa immensa capacità di calcolo può essere utilizzata in altri campi applicativi? La risposta è si e l’obiettivo di questa tesi è proprio quello di constatare allo stato attuale, in che modo e con quale efficienza pùo un software generico, avvalersi dell’utilizzo della GPU invece della CPU.