Die Forschungsgruppe zum Thema Fault Tolerant Computing hat als Teil der Abteilung für Systemarchitekturen das Ziel, unterschiedliche Methoden zur Mitigation von Alterungs- und Fehlereffekten zu untersuchen und diese auf Systemebene zu implementieren. Dadurch bildet sie die Brücke von der reinen Entwicklung von state-of-the-art-Systemen hin zu ihrem Einsatz in sicherheitskritischen Anwendungen mit hohen Anforderungen an deren Zuverlässigkeit.
Forschungsziele
- Entwicklung fehlertoleranter Systeme für Anwendungsgebiete wie Industrieautomatisierung, Automobil, Luft- und Raumfahrt
- Mitigation von Prozessschwankungen für RRAM-basiertes PIM und Entwicklung RRAM-basierter Systeme
- Support von Systemen, basierend auf Open Source Hardware
- optimierte Basisband- und Sensordatenverarbeitung in sicherheitskritischen Anwendungen
Forschungsschwerpunkte
- adaptive fehlertolerante (Multi-) Prozessoren
- Erfassung des IC-Zustands
- KI-Methoden zur Systemrekonfiguration
- heterogenes Computing für KI-Anwendungen
- Zuverlässigkeitsmodellierung von KI-Systemen
- DSP- und KI-Datenauswertung für Radaranwendungen
Hochautomatisierte, prozessorbasierte Systeme halten seit einigen Jahren deutlich stärkeren Einzug in viele Bereiche des privaten und professionellen Umfelds. Da sie dabei mit immer wichtigeren Aufgaben betraut werden, die teilweise das Wohlbefinden oder die Gesundheit der Nutzer betreffen, müssen sie steigenden Anforderungen gerecht werden.
Aus diesem Grund entwickeln wir in unseren Projekten Systeme, die auf die Qualitäts- und Leistungsansprüche aktueller und zukünftiger Einsatzfelder ausgerichtet sind. Wichtigster Schwerpunkt ist hier die Entwicklung fehlertoleranter Systeme. In den Projekten EMPHASE und Scale4Edge beispielsweise entwickeln wir spezielle Mehrkernprozessoren, die soft- oder hardwarebasiert Operationen redundant ausführen und dadurch Fehler in einzelnen Kernen korrigieren können. Damit dieser Zusatzaufwand nur in kritischen Situationen anfällt, stützen wir uns auf die Informationen von Alterungs- und Strahlungssensoren und reduzieren die Empfindlichkeit der ICs zusätzlich durch strahlungshartes Design.
Höchsten Performanceansprüchen begegnen wir durch den Einsatz von Mehrkernsystemen und der Implementierung von Hardwarebeschleunigern auf FPGA oder sogar als IC. Um auch zukünftig konkurrenzfähig zu bleiben, erproben wir zum Beispiel im KI-PRO-Projekt den Einsatz noch im Entwicklungsstadium befindlicher Technologien, wie ReRAMs, mit denen über in-memory-computing Akzeleratoren für KI-Anwendungen realisiert werden.
Zusätzlich setzen wir bei der Entwicklung unserer Prozessoren gezielt auf open source Hardware. Dies ist nicht nur aus Kosten- und Forschungspunkten interessant, sondern eröffnet ein vielfältiges Portfolio an maßgeschneiderten Lösungen, die nicht durch Exportbeschränkungen begrenzt werden und so der Allgemeinheit zur Verfügung stehen.
