Entry date 27.07.2020
Position number 3680

Akademische Mitarbeiterin / Akademischer Mitarbeiter / Doktorandin/Doktoranden (w/m/d) - Institut für Technische Informatik

Vacancy to be filled from: 03.08.2020

Beschreibung

Der Lehrbereich für ‚Eingebettete Systeme‘ arbeitet seit vielen Jahren international erfolgreich auf den Gebieten der Technischen Informatik wie z.B. den rekonfigurierbaren Systemen, wo es noch viele offene und interessante Fragestellungen gibt, um diesen Systemen auch in neuen Anwendungsgebieten zu breiter Durchsetzung zu verhelfen. Die Tätigkeit der hier ausgeschriebenen Stelle umfasst schwerpunktmäßig die Erforschung wie man Convolutional Neural Networks (CNNs) durch die Verwendung von rekonfigurierbaren Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) auch auf Systemen mit strikten Ressourcenbeschränkungen, z.B. in Bezug auf Energieverbrauch und Flächenbedarf, einsetzen kann. Exemplarisch sind im Folgenden die drängendsten Fragen hervorgehoben, um die es dabei geht.

CNNs werden in vielen Systemen eingesetzt, da sie eine sehr gute Klassifizierung von Objekten ermöglichen. Ihre regelmäßige Struktur erlaubt es außerdem, vielfältige Optimierungen in Hardware und/oder Software durchzuführen. Zur Laufzeit rekonfigurierbare Systeme verwenden FPGAs, um anwendungsspezifische Beschleuniger nach Bedarf bereitzustellen. Dadurch erreicht man hohe Flexibilität und Energieeffizienz bei gleichzeitig geringen Entwicklungskosten. Durch die hohe Ausführungsgeschwindigkeit der Hardwarebeschleuniger eignen sich solche Systeme auch für Anwendungen mit Echtzeitanforderungen, da man für Hardwarebeschleuniger –im Gegensatz zu komplexen CPUs– eine obere Grenze für die schlechtestmögliche Ausführungszeit (WCET) garantieren kann. Dadurch sind rekonfigurierbare Systeme auch für die Ausführung von CNNs gut geeignet; selbst wenn diese z.B. in kleinen Eingebetteten Systemen zum Einsatz kommen, die direkt am Körper getragen werden. Solche Systeme haben extreme Ressourcenbeschränkungen, was die verfügbare Fläche und den Energieverbrauch angeht, müssen aber auf der anderen Seite trotzdem Mindestanforderungen bzgl. der Performanz erfüllen. Typischerweise werden CNNs hingegen in komplexen Systemen, wie z.B. Grafikkarten oder Prozessoren die mit mehreren GHz Taktfrequenz laufen implementiert. Solche Systeme können wegen der genannten Ressourcenbeschränkungen aber nicht verwendet werden. Und auch die Architekturen mit denen CNNs für solche Systeme implementiert werden, lassen sich nicht direkt auf stark ressourcenbeschränkte Systeme übertragen, sondern andere/geeignetere Architekturen müssen entwickelt werden.

Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über einen sehr guten Studienabschluss (Diplom/Master) in Informatik oder Elektrotechnik und über Vorkenntnisse in den oben genannten Themen und besitzen eine stark ausgeprägte Motivation, sich in diese Themen in der für eine Promotion nötigen Intensität zu vertiefen. Für die Aufgaben im Bereich ist weiterhin Organisationstalent und Interesse an interdisziplinärer Arbeit in einem internationalen Team hilfreich.

Entgelt

EG 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind.

Organisationseinheit

Institut für Technische Informatik (ITEC)
Vertragsdauer

Befristet 1 Jahr

Bewerbungsfrist bis zum

15.08.2020

Fachliche/r Ansprechpartner/in

Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Herr Prof. Dr. Henkel, Tel.: 0721/608-46050.


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Job type/category
  • Fixed-term position
Favored career stage
  • Job experience > 2 years
Location/region
  • Karlsruhe city, Karlsruhe region
Sector
  • Other
Language at workplace
  • German
Type of company
  • Wissenschaftliche Einrichtung

Contact person

Mrs. / Ms. Marion Brückner
Campus Süd Personalservice (PSE)
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Address

KIT

Campus Süd Personalservice (PSE)





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