Forschung am Institut für Technische Informatik

Auf dieser Seite stellen sich die Arbeitsgruppen des Instituts für Technische Informatik der Universität Heidelberg kurz vor. Jede Arbeitsgruppe präsentiert hier ihre Forschungsschwerpunkte und Projekte:

 

Anwendungsspezifisches Rechnen - Prof. Dr. R. Strzodka

Displacements in an object under loadTime skewing algorithmParallel access in AoS and SoA

Unsere Forschung strebt signifikante Fortschritte der Leistung und Genauigkeit im anwendungsspezifischen Rechnen durch eine globale Optimierung über das gesamte Spektrum der numerischen Methoden, Algorithmen Entwicklung, Software Implementierung und Hardware Beschleunigung.

Diese Stufen haben typischerweise widersprechende Forderungen und ihre Integration stellt viele Herausforderungen. Beispielsweise, numerisch starke Methoden erlauben nur wenig parallele Ausführung, bandbreiten-effiziente Algorithmen vermengen die Verarbeitung von Zeit- und Raumindizes in nur schwer handbare Software-Konstrukte, Abstraktionen in Hochsprachen erzeugen Barrieren bezüglich der Daten-Repräsentation und Komposition, und schließlich hohe Leistung auf heutiger Hardware stellt strikte Anforderungen an parallele Verarbeitung und Datenzugriffe. Hohe Leistung und Genauigkeit für eine gesamte Anwendung kann nur erreicht werden durch das sorgfältige Balancieren der Anforderungen aller dieser Stufen.

Den folgenden Themen wird besondere Aufmerksamkeit gewidmet:
- Gemischtgenaue Methoden
- Multigrid Methoden
- Adaptive Datenstrukturen
- Datenrepräsentation
- Bandbreiten-Optimierung
- Rekonfigurierbares Rechnen 

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Rechnerarchitektur - Prof. Dr. U. Brüning

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Die Arbeitsgruppe für Rechnerarchitektur der Universität Heidelberg ist auf den Entwurf komplexer Hardware- und Softwaresysteme spezialisiert. Als Rechnerarchitekten beschäftigen wir uns nicht nur mit den Funktionsprinzipien der Hardware, sondern decken auch die für die Entwicklung realer Prototypen notwendige Technologie und Software ab. Alle Ebenen des Systementwurfs werden behandelt, beginnend mit dem Application Programming Interface (z.B. MPI), über die effiziente Programmierung der Gerätetreiber bis hin zur Realisierung eigener Hardware mit Standardzellen.

Die Arbeitsgruppe ist spezialisiert auf die Entwicklung paralleler Systeme, die ihre hohe Leistung durch die Optimierung der Kommunikation zwischen den einzelnen Recheneinheiten erreichen. Die Skalierung solcher Systeme stellt hohe Anforderungen an das Verbindungsnetzwerk und an die Netzwerkcontroller. Besondere Aufmerksamkeit schenken wir der Schnittstelle zwischen Hardware und Software zur Bereitstellung von Kommunikationsbefehlen.

Forschungsgebiete:

  • Parallel- und Clustercomputing
  • Neuartige Computerarchitekturen und Parallelrechner
  • Latenzarme Verbindungsnetzwerke für die Kommunikation in Clustersystemen
  • Effiziente Hardwareentwurfswerkzeuge

Einige Projekte:

  • Center of Excellence for Hypertransport
  • HTX Board: Eine universelle Hypertransport Testplattform
  • SEED: Support for Education in Electronic Design
  • ATOLL: Atomic low latency verbindungsnetzwerk für Clustercomputer
  • FSM Designer 4: Ein effizientes FSM design tool

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Rechnersysteme - Prof. Dr. H. Fröning

Die Computer Systems Group beschäftigt sich vor allem mit rechnerischem Wachstum unter harten Leistungseinschränkungen und konzentriert sich auf die Schnittstelle von Rechnerarchitektur und Anwendung. Während das Moore-Gesetz uns CMOS-Chips mit immer mehr Transistoren zur Verfügung stellt, können wir den Stromverbrauch pro Komponente nicht mehr konstant halten (vgl. Bild rechts). Infolgedessen haben wir den Aufstieg von Multi- und Vielkern-Prozessoren miterlebt. Während die Verwendung solcher Architekturen dazu beigetragen hat, das rechnerische Wachstum aufrechtzuerhalten, hat die daraus resultierende Heterogenität enorme Auswirkungen auf die Komplexität der Programmierung. Unsere Forschung konzentriert sich auf Leistung, Energieeffizienz und Programmierbarkeit von Computersystemen, von kleinen mobilen Geräten bis hin zu großen Rechenzentren, für Anwendungen wie Deep Learning, High-Performance Computing und High-Performance Analytics.

 

Im Forschungsprojekt GPU Mekong beschäftigen wir uns mit der Programmierbarkeit von Multi-GPU-Systemen (vgl. Bild links). Dadurch kann der Programmierer ein Multi-GPU-System als eine große einzelne GPU sehen, was den Programmieraufwand erheblich reduziert. Der Schlüssel von GPU Mekong ist die Fähigkeit, automatisch, d.h. ohne Benutzereingriff, Datenbewegungen zu erzeugen, um Abhängigkeiten zu lösen, was normalerweise eine mühsame und fehleranfällige Aufgabe des Programmierers ist. Diese Forschungsarbeit wurde 2014 mit dem Google Faculty Research Award ausgezeichnet und wir kooperieren in diesem Projekt mit der EMCL-Gruppe, der ETH Zürich und NVIDIA Deutschland.

 

Im Projekt DeepChip erforschen wir gemeinsam mit der Technischen Universität Graz die Nutzung von Deep Learning Techniken für kleine mobile Systeme. Wir verwenden Methoden wie reduzierte Genauigkeit, dünnbesetzte Datenstrukturen und Asynchronität um die Anforderungen von tiefen neuronalen Netzen in Bezug auf Berechnung und Speicher zu reduzieren, und ermöglichen somit eine Anwendung auf ressourcenbeschränkten Systemen, ohne jedoch die Qualität des Netzwerkes zu verringern. Dadurch sind tiefe Lerntechniken nicht mehr auf große Rechenzentren beschränkt, sondern es können Klassifizierungen und Regressionen direkt auf dem mobilen Gerät durchgeführt werden.

Weitere Forschungsarbeiten umfassen Graphenberechnungen an spaltenorientierten In-Memory-Datenbanken (Zusammenarbeit mit SAP), Datenerfassungssysteme für Hochenergiephysikexperimente (Zusammenarbeit mit CERN) sowie das Verständnis und die Optimierung der Energieproportionalität von skalierbaren Computersystemen. Wir sind vor allem an Anwendungen mit hohen Anforderungen an Rechenleistung und Speicher interessiert, und untersuchen, wie wir das rechnerische Wachstum ohne Verlust an Programmierbarkeit und Energieeffizienz aufrechterhalten können. Zu den bisherigen Kooperationen gehören Georgia Tech, NVIDIA, AMD, SUN und die Technische Universität Valencia. Wir sind ständig auf der Suche nach neuen Studenten und Doktoranden für verschiedene Positionen, aktuell insbesondere im Bereich Deep Learning und Advanced Compilation Techniques.

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Schaltungstechnik und Simulation - Prof. Dr. P. Fischer

in der Arbeitsgruppe für Schaltungstechnik werden mikroelektronische Schaltungen entworfen, getestet und in praktischen Anwendungen eingesetzt. Diese Mikrochips enthalten meist hochempfindliche, rauscharme Verstärker zur Aufbereitung von Sensorsignalen und eine an die jeweilige Anwendung angepasste analoge und digitale Weiterverarbeitung. Die zentralen Baugruppen in den Chips werden manuell entworfen und analog simuliert um die maximale Performance zu erreichen. Die Designs werden in modernsten CMOS Technologien hergestellt und am Lehrstuhl in Betrieb genommen. Zum Einsatz in der Anwendung gehört neben dem Chipdesign auch der Aufbau geeigneter Kontroll- und Auslesesysteme, die Steuerung aller Komponenten und die Auslese und Analyse der Daten.

Einige aktuelle Beispiele für die Anwendungen unserer Chipentwicklungen sind

  • Hochintegrierte Elektronik für Positronen-Emissions-Tomographie 
  • Ausleseelektronik für DEPFET Sensoren für den geplanten ILC Detektor
  • Chips zum Röntgennachweis mit hybriden Pixelsensoren 
  • Neuartige monolitische Pixelsensoren 
  • Entwicklung von Front-End Elektronik für das CBM Experiment bei FAIR an der GSI.
  • Hochgeschwindigkeitsmikroskopie innerhalb des Projekts Viroquant
  • Detektoren für Experimente mit Synchrotronstrahlung bei DESY, ESRF und dem zukünftigen XFEL
  • Schaltungstechniken zur Erzeugung geheimer Sicherheits-Schlüssel

Ohne solche auf eine spezielle Anwendung hin hochoptimierte Chips und Systeme sind heute viele Forschungsprojekte nicht mehr realisierbar.

In der Lehre bieten die Arbeitsgruppen für Rechnerarchitektur und Schaltungstechnik gemeinsam die Vertiefung "Microelectronics" an. Ausgehend vom Transistor und der Herstellungstechnologie von Chips werden analoge Grundlagen vermittelt, die Beschreibung digitaler Schaltungen detailliert behandelt und der vollständige Weg von der Idee bis zum fertigen Chip auch in praktischen Übungen beschritten.

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Automation - Prof. Dr. E. Badreddin

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Forschungsschwerpunkte der Arbeitsgruppe für Automation sind verfahrenstechnische und autonome Systemen mit zahlreichen Anwendungsszenarien im Bereich der Ingenieurswissenschaften und Informatik. Die Arbeitsgruppe ist auf zwei Forschungsgebiete spezialisiert, die im Folgenden kurz beschrieben werden.

Regelung verlässlicher, verfahrenstechnischer Systeme

ProcessViele physikalische und technische Systeme sind hybrid in dem Sinne, dass sie Grenzen und Beschränkungen aufweisen. Ein natürlicher Weg zur Modellierung derartiger Systeme besteht darin, eine Mischung aus Differentialgleichungen und Ungleichungen zu verwenden. Weitere Systeme weisen Schalter und Relais auf, die direkt als hybrides System modellierbar sind. Obwohl einige Modi nicht im strengen Sinne diskret sein können, kann es von Vorteil sein, sie ebenfalls in dieser Form zu modellieren. Ein Beispiel hierzu sind nichtlineare Systeme, die durch einen Satz linearer Modelle beschrieben werden, wobei jedes Modell ein Teil des Zustandsraums deckt. Weiter kann es für verfahrenstechnische Systeme notwendig sein, den Arbeitspunkt des Systems zu ändern oder im Fehlerfall das komplette System zu rekonfigurieren. Fehlertolerante Systeme können also auch als hybride Systeme modelliert werden.

Hybride und fehlertolerante Systeme können in einem sehr breiten Anwendungsspektrum verwendet werden. Dazu zählen zum Beispiel die Flugregelung, Flugverkehrsleitung, Raketensteuerung, Verfahrenstechnik, Robotik, etc. Die Prozesstechnikgruppe der Automation arbeitet v.a. im Bereich der Modellierung und Regelung von hybriden Systemen in der Anwendung von verfahrenstechnischen Systemen wie Wasserentsalzungsanlagen, Bioreaktoren und erneuerbare Energiesysteme.

Autonome Systeme und Medizin- und Rehabilitationsrobotik

Autonome Mobile Systeme wie beispielsweise Roboter können die ihnen übertragene Aufgaben ohne menschliches Eingreifen durchführen. Zur Wahrnehmung der Umwelt werden verschiedene Arten von Sensoren eingesetzt. Dies ermöglicht sicheres Navigieren und die Manipulation von Objekten in der Umgebung. Die Medizin- und Rehabilitationstechnik ist eine der Schlüsseltechnologien unserer Gesellschaft. Anwendungsgebiete medizinischer Geräte findet man vor allem in der Intensivmedizin, in der Chirurgie und in der Orthopädie, aber auch in vielen weiteren Bereichen der Medizin. Ältere und behinderte Menschen werden durch den Einsatz von rehabilitationstechnischen Hilfsmitteln in die Lage versetzt, ihr Leben selbständig zu gestalten.

Robotics

Die Robotikforschung ist stark interdisziplinär, die Realisierung eines erfolgsversprechenden autonomen Systems ist nur möglich, wenn Verfahren und Techniken aus verschiedenen Forschungsgebieten kombiniert werden. Einige der wichtigsten Gebiete sind dabei Regelungstechnik, Kinematik, Dynamik, Sensorik, Aktorik, Sicherheitstechniken, Verlässlichkeit, Bild- und Signalverarbeitung, Soft Computing, kognitive Systeme, Echtzeitprogrammierung und viele mehr.

 

Projekte

  • EU Projekt Open-Gain – Optimaler Systementwurf für verlässliche Wasser- und Stromversorgung in abgelegenen Gebieten mittels erneuerbarer Energien und intelligenter Automation
    • Wasseraufbereitung mit regenerativer Energie aus Sonne und Wind
  • ECOMODIS – Effiziente komponentenbasierte Entwicklung verlässlicher Computer-System
  • Weitere Projekte sind zum Beispiel "Chirurgiebohrer", "Fehlertolerante Systeme", "Holonome Mobile Roboter", "Intelligenter Rollstuhl", etc.

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Optimierung, Robotik und Biomechanik - Prof. Dr. K. Mombaur

Der Forschungsschwerpunkt der Arbeitsgruppe für Optimierung, Robotik und Biomechanik liegt auf der Modellierung, Optimierung und Simulierung dynamischer Bewegungen anthropomorpher Systeme, d.h. von Menschen, humanoiden Robotern und virtuellen menschlichen Charakteren. Andere Forschungsinteressen umfassen die Bewegungen von Industrierobotern, Kunstrobotern, Unbemannten Luftfahrzeugen und Schwarmrobotern. Aus mathematischer Sicht sind wir besonders an der Anwendung und Entwicklung effizienter numerischer Methoden der Optimalen Steuerung, inversen Optimalsteuerung und nicht-glatter Optimierungstechniken für komplexe hybride dynamische Systemmodelle interessiert.

Außerdem entwickelten wir effiziente Werkzeuge, um realistische dynamische Optimierungsmodelle von Menschen, Robotern und anderen technischen Geräten zu erstellen, einschließlich starrer Mehrkörpersystemmodelle, Muskelmodelle, und Modelle der neuronalen Kontrolle.

Unsere Forschungsprojekte umfassen u.a. die folgenden Themen:

  • Optimierung von Gehbewegungen humanoider Roboter in verschiedenen Terrains
  • Verständnis menschlicher Bewegung und Identifizierung der zugrundeliegenden Zielfunktionen von menschlichen Bewegungen in verschiedenen Situationen
  • Erzeugung von schnellen, menschenähnlichen Lauf-, Renn-, Sprung-, Tauch- und anderen Gymnastikbewegungen
  • Stabilitätsoptimierung von menschlichen und Roboterbewegungen
  • Merkmale pathologischer Gangmuster in der Orthopädie und von Gehbewegungen mit Prothesen, Orthesen und funktioneller Elektrostimulation
  • Optimierung des Designs und der Kontrolle von Exoskeletten
  • Optimierung von Assistenzrobotern für ältere Menschen
  • Trajektorienoptimierung für verschiedene Roboter
  • Studien von künstlerischen und emotionalen Aspekten dynamischer Bewegungen und der Entwicklung von Kunstrobotern
  • Untersuchung von Prozessen der Kognition und Orientierung während der Fortbewegung, Interaktion von Fußgängern und im Verkehr
  • Kontrolle von Oktokoptern für die automatisierte photogrammetrische Rekonstruktion in der Archäologie
  • Organmodellierung und Nadelsteuerung in der robotergestützten Prostata-Brachytherapie und Entwicklung von Trainingsumgebungen
  • Optimalsteuerungsbasierte Studien über Manipulationen, die Ansätze der motorischen Kontrolle und der biomechanischen Modellierung kombinieren

Unsere interdisziplinäre Forschung schafft Brücken zwischen dem wissenschaftlichen Rechnen und vielen anderen Disziplinen wie Robotik, Ingenieurwissenschaft, Biomechanik, Medizin, Orthopädie, Sport, Computergrafik, Kognitionswissenschaften, Kunst und Archäologie.

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