Investigador
Actualmente es Investigador Sénior en el grupo de investigación Computing Resource Orchestration and Management for Artificial Intelligence de la UPC. Su investigación se centra en la intersección entre las infraestructuras de Computación de Altas Prestaciones a gran escala y la Inteligencia Artificial.
Perfiles de 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
Dirección de tesis doctorales
Doctorandos actuales:
- Ferran Agulló (with Josep Ll. Berral from UPC & BSC)
- Pol Garcia Recasens (with Josep Ll. Berral from UPC & BSC)
Tesis doctorales dirigidas (doctorandos graduados):
- 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
Proyectos de investigación
Proyectos actuales
- 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 selección de proyectos anteriores
Los cinco proyectos que se presentan a continuación constituyen una selección personal que ilustra la evolución de mi trabajo, desde la inteligencia artificial cultural y médica hasta los sistemas financieros, la computación autonómica y las infraestructuras energéticamente eficientes.
- 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 relación completa de los proyectos nacionales y europeos realizados con anterioridad está disponible bajo solicitud.
Publicaciones de investigación
Es autor o coautor de más de 200 publicaciones científicas en los ámbitos de la Computación de Altas Prestaciones, Cloud Computing, Green Computing, Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Su investigación abarca desde trabajos iniciales sobre paralelización automática y sistemas distribuidos hasta contribuciones más recientes en deep learning, IA multimodal y entrenamiento e inferencia de modelos de IA habilitados por HPC.
A continuación se presenta una selección de cinco publicaciones representativas que reflejan su línea actual de investigación:
- 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 lista completa y continuamente actualizada de publicaciones está disponible a través de los perfiles académicos indicados anteriormente.