Investigador
Actualment és Investigador Sènior al grup de recerca Computing Resource Orchestration and Management for Artificial Intelligence de la UPC. La seva recerca se centra en la intersecció entre les infraestructures de computació d’altes prestacions a gran escala i la intel·ligència artificial.
Perfils d'investigador
- ResearcherID Web of Science): A-4706-2016
- Scopus Author ID: 35308221200
- ORCID ID: 0000-0003-1963-7418
- UPC Research Portal (Futur): futur.upc.edu/JordiTorresVinals
- Google Scholar: Jordi Torres
- DBLP: Jordi Torres
Direcció de tesis doctorals
Doctorands actuals:
- Ferran Agulló (with Josep Ll. Berral from UPC & BSC)
- Pol Garcia Recasens (with Josep Ll. Berral from UPC & BSC)
Tesis doctorals dirigides (doctorands graduats):
- Amanda Duarte (Recognised Researcher at BSC)
- Victor Campos (Research Scientist at DeepMind UK)
- Míriam Bellver (Computer Vision Applied Scientist at Amazon BCN)
- Joan Capdevila Pujol (Machine Learning & Data Science at ZOE London)
- Cesare Cugnasco (CEO of Qbeast & Senior Researcher at BSC)
- Josep Ll. Berral (Senior Researcher at BSC)
- Jordi Guitart (Associate Professor at UPC)
- David Carrera (Co-Founder, CTO & Chairman @Nearby Computing)
- Vicenç Beltran (Senior Researcher at BSC)
- Ramon Nou (HPC Storage Systems Research Line Lead at BSC)
- Javier Alonso (Applied Machine Learning Scientist en Amazon Prime Air, USA)
- Iñigo Goiri (Research Software Development Engineer II at Microsoft, USA
Projectes de recerca
Projectes actuals
- SCALEST: Sustainable Computing, AI and Learning in Edge-to-Supercomputing Technologies (2026-2028).
- NEARDATA: Extreme Near-Data Processing Platform (2023-2026).
- SGR-2021-00478: Computing Resources Orchestration and Management for AI (2022-2025)
Una selecció de projectes anteriors
Els cinc projectes que es presenten a continuació constitueixen una selecció personal que il·lustra l’evolució del meu treball, des de la intel·ligència artificial cultural i mèdica fins als sistemes financers, la computació autonòmica i les infraestructures eficients energèticament.
- Artificial Intelligence Exhibition CCCB-BSC: Scientific advisor of the exhibition (2022-2024).
- INCISIVE: A multimodal AI-based toolbox and interoperable health imaging repository for cancer diagnosis, prediction and follow-up (2020-2024).
- Cognitive Computing CaixaBank-BSC: Application of cognitive computing to financial innovation on (2016-2022).
RenewIT: Advanced concepts and tools for renewable energy supply of IT Data Centres. (2014-2016).
- SORMA: Self-Organizing ICT Resource Management (2006-2009).
Una relació completa dels projectes nacionals i europeus realitzats amb anterioritat està disponible sota petició.
Publicacions de recerca
És autor o coautor de més de 200 publicacions científiques en els àmbits de la computació d’altes prestacions, el cloud computing, el green computing, el big data, el machine learning i la intel·ligència artificial. La seva recerca abasta des de treballs inicials en paral·lelització automàtica i sistemes distribuïts fins a contribucions més recents en deep learning, IA multimodal i entrenament i inferència de models d’IA habilitats per HPC.
A continuació es presenta una selecció de cinc publicacions representatives que reflecteixen la seva línia actual de recerca:
- F. Agulló, et all. “Data-driven optimization of GPU efficiency for Distributed LLM-adaptar serving“. Future Generation Computer Systems, 2026, art 108735. Open Acess. DOI
- F. Agulló, A. Gutiérrez-Torre, J. Torres, J. Ll. Berral. “Enhancing the output of time series forecasting algorithms for cloud resource provisioning”. Future Generation Computer Systems, 2025, art.107833. Open Access. DOI
- P. Garcia, F. Agullo, Y. Zhu, C. Wang, E. K. Lee, O. Tardieu, J. Torres and J. Ll. Berral. “Mind the Memory Gap: Unveiling GPU Bottlenecks in Large-Batch LLM Inference”. Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Cloud Computing (CLOUD 2025), pp. 277-287, July 7-12, Helsinki, Finland, 2025. DOI
- A. Duarte, S. Palaskar, L. Ventura, D. Ghadiyaram, K. DeHaan, F. Metze, J. Torres, X. Giró-i-Nieto. “How2Sign: A Large-scale Multimodal Dataset for Continuous American Sign Language“. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Jun 2021. (CVPR 2021) DOI
V. Campos, A. Trott, C. Xiong, R. Socher, X. Giró-i Nieto, and J. Torres. “Explore, Discover and Learn: Unsupervised discovery of state-covering skills“. In 37th International Conference on Machine Learning, 2020. (ICML 2020).
Una llista completa i actualitzada contínuament de publicacions està disponible a través dels perfils acadèmics indicats anteriorment.