Als eine Gruppe der Technischen Informatik arbeiten wir an der Schnittstelle von Hardware und Software. Der Schwerpunkt unser aktuellen Forschung liegt dabei auf der effizienten Bereitstellung von Rechenleistung. Effizient heisst hier, dass die in diversen Anwendungsgebieten erforderliche Rechenleistung nicht oder nur mit hohem Energieverbrauch von Standardprozessoren bereitgestellt werden kann.

Als Alternative schlagen wir adaptive Computer vor, die einen kleineren, energieeffizienten Standardprozessor mit einer hoch optimierten rekonfigurierbaren Recheneinheit kombinieren. Letztere kann in ihrer Struktur optimal an die Anforderungen der aktuellen Anwendung angepasst werden und so die Spitzenlast der Rechenleistung bei niedrigerem Energieverbrauch bereitstellen.

Um dieses Ziel zu erreichen, realisieren wir Hardware-Erprobungsplattformen für solche Rechnerarchitekturen (einschließlich der erforderlichen Betriebssystemanpassungen) und erproben diese dann anhand von praktischen Anwendungen. Nach den sehr vielversprechenden Ergebnissen dieser Untersuchungen haben wir unser Augenmerk nun darauf gerichtet, die Programmierbarkeit adaptiver Computer so zu verbessern, dass sie auch von Entwicklern ohne Kenntnisse des Hardware-Entwurfs genutzt werden können. Dazu entsteht ein kompletter Compiler-Fluss, der eine Hochsprache automatisch auf die beiden Recheneinheiten aufteilt. Der an die rekonfigurierbare Recheneinheit zugewiesene Teil wird dann mit Methoden der Hardware-Synthese und des Chip-Entwurfs (Mapping, Platzierung, Verdrahtung) automatisch in eine dort ausführbare Struktur transformiert.

Da wir für dieses Unterfangen natürlich auf die Mitarbeit durch interessierte Studierende mit entsprechenden Vorkenntnissen angewiesen sind, werden für diese Themen auch einführende Lehrveranstaltungen entwickelt.

News

  • Paper accepted for FCCM 2020

    Our work titled Comparison of Arithmetic Number Formats for Inference in Sum-Product Networks on FPGAs has been accepted for publication at FCCM2020. The paper investigates the suitability of three different hardware arithmetic formats for the implementation of FPGA-based hardware accelerators for inference in Sum-Product Networks. This work integrates with our previous work on hardware accelerators presented at TPM2018, ICCD2018, FPT2019 and H2RC2019.

    Next to researchers from ESA, our former colleague and now professor at HS Fulda, Martin Kumm, contributed to this work. We would also like to thank our colleagues Alejandro Molina and Kristian Kersting from the Machine Learning Lab at TU Darmstadt.

    As FCCM will be held as virtual event this year, we will provide a recording of the paper talk in May.

    By Lukas Sommer, 27.03.2020


  • Open PhD Positions

    We are currently actively looking to hire a Ph.D. student (Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in) of any gender to do research on extending RISC-V processors. More information is available here

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    By Prof. Dr-Ing. Andreas Koch, 18.12.2019


  • Open position for a student assistant (all genders)

    The Embedded Systems and Applications Group (ESA) at TU Darmstadt currently has an open position for a student assistant (all genders). ESA is looking for a student who will support the team in a new project by developing Machine Learning (ML) solutions for practically relevant applications as benchmarks for acceleration toolflows on multiple platforms (CPU, GPU, FPGA).

    For more details, have a look at the job offer and contact Lukas Sommer in case of any questions.

    By Lukas Sommer, 17.12.2019


  • Presentation at H2RC 2019

    At the Heterogeneous High-performance Reconfigurable Computing workshop (H2RC 2019), Lukas Sommer presented our paper High-Throughput Multi-Threaded Sum-Product Network Inference in the Reconfigurable Cloud, authored by Micha Ober, Jaco Hofmann, Lukas Sommer, Lukas Weber and Andreas Koch.

    In this work, we presented an extension of our TaPaSCo open-source framework to F1 instances available in Amazon’s AWS EC2 cloud. To demonstrate the potential of this platform, we ported our Sum-Product Accelerator to the reconfigurable cloud.

    Users interested in using TaPaSCo for AWS EC2 F1 instances can track the status of the integration into mainline TaPaSCo in the TaPaSCo wiki.

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    By Lukas Sommer, 17.11.2019


  • Julian Oppermann defends his Ph.D.-thesis

    On October 30th, 2019 Julian Oppermann successfully defended his Ph.D.-thesis Advances in ILP-based Modulo Scheduling for High-Level Synthesis. In his work, Julian was able to significantly advance the state-of-the-art in modulo scheduling for High-Level Synthesis.

    Congratulations to Dr.-Ing. Julian Oppermann!

    By Lukas Sommer, 30.10.2019


  • Leonardo Solis-Vasquez defends his Ph.D.-thesis

    On October 14th, 2019 Leonardo Solis-Vasquez successfully defended his Ph.D.-thesis entitled Accelerating Molecular Docking by Parallelized Heterogeneous Computing - a Case Study of Performance, Quality of Results, and Energy-Efficiency using CPUs, GPUs and FPGAs. In his work, Leonardo contributed accelerated implementations for GPUs and FPGAs to AutoDock, a framework for molecular docking in drug design.

    Congratulations to Dr.-Ing. Leonardo Solis-Vasquez!

    By Lukas Sommer, 14.10.2019


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