Innovative Computing for AI

Worum geht's

Das Modul vermittelt Grenzen der technologischen Skalierung und zeigt, welche neuartigen Konzepte in Hardware, Speicher und Architektur nötig sind, um diese Grenzen zu überwinden. Am Ende kennst Du aktuelle Beyond-CMOS-Technologien, neuartige Speicher, in-memory/near-memory- und neuromorphe Ansätze sowie brain-inspired Algorithmen (z. B. Hyperdimensional Computing) und deren Auswirkungen auf Leistung, Energie und Zuverlässigkeit.

Was du danach kannst

• Verstehen der fundamentalen Grenzen der Technologie-Skalierung
• Kenntnis neuartiger Konzepte jenseits von von-Neumann-Architekturen
• Vertrautheit mit Emerging Logic- und Memory-Technologien
• Verständnis von Zuverlässigkeits- und Endurance-Herausforderungen in Nano-Technologien
• Kenntnis von In-Memory-, Near-Memory- und Neuromorphic-Computing
• Verstehen von brain-inspired Algorithmen wie Hyperdimensional Computing
• Kombinieren von Algorithmen und Architekturen für energieeffiziente Systeme
• Einblick in fortschrittliches Thermomanagement und Kühlung

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Grundkonzepte, Diskussion von Skalierungsproblemen und Darstellung aktueller Lösungsansätze aus Forschung und Industrie
• Übung/TutorialDemonstration der Techniken, Diskussion von Herausforderungen, gemeinsame Bewertung von Vor- und Nachteilen, Arbeit an kleinen Beispielen und Paper-Diskussionen

Lehrmethode

• Vorlesung mit Präsentationen und TafelarbeitErklärung grundlegender Konzepte, Darstellung von Problemen und State-of-the-Art-Lösungen
• Diskussionen und Paper-ReviewsKritische Auseinandersetzung mit Forschungsergebnissen und Vorhersage möglicher Lösungen
• Tutorials mit PraxisbeispielenEinübung der Techniken, Besprechung von Implementierungsdetails und Herausforderungen