Annina Gutermann, M.Sc.

Annina Gutermann, M.Sc.

  • Engesserstraße 5
    76131 Karlsruhe

Forschung

Multi-valued Logic in modernen Schaltungen

Das Ende des Moore’schen Gesetzes ist in Sichtweite und somit besteht der Bedarf an alternativen Möglichkeiten, Chip-Performanz zu steigern. Ein innovativer Ansatz stellt die Multi-valued Logic (MVL) dar, bei der digitale Signale nicht mehr binär, sondern ternär oder quaternär dargestellt werden. So kann Chipfläche minimiert und Performanz gesteigert werden. Zu erforschen sind neben Technologien, die dieses Verhalten ermöglichen, auch mögliche Anwendungsfelder, beispielsweise neuartige FPGA-Architekturen, Speichertechnologien und die Verwendung in heterogenen Schaltungen.

Energieeffiziente KI-Hardwarebeschleuniger

Schon heute werden KI-Algorithmen durch die Hardwarebeschränkungen wie Energieverbrauch, Rechenleistung oder Speicherbandbreite Grenzen gesetzt. Insbesondere beim Einsatz von KI im eingebetteten Bereich bestehen hier Einschränkungen durch begrenzte Ressourcen. Durch dedizierte KI-Beschleuniger kann eine effizientere Berechnung erreicht werden. Es muss hierbei ein Co-Design der Datenflüsse und der Hardware-Architekturen erfolgen, um die Performanz zu optimieren.

In-memory Computing

In klassischen Von-Neumann Rechnerarchitekturen sind CPU und Speicher separate Einheiten, die durch einen Bus verbunden sind. Daten aus dem Speicher zu laden, stellt eine vergleichsweise langsame Operation dar, was in der heutigen stark datengetriebenen Zeit zum sogenannten „Von-Neumann-Flaschenhals“ führt. Um dies zu umgehen, können Berechnungen auch direkt im Speicher durchgeführt werden, was entsprechend als in-memory Computing (IMC) bezeichnet wird. Hierfür werden neue Speichertechnologien und -architekturen und Ansätze zur Integration ins Gesamtsystem benötigt.