Martin Friedrich, M. Sc.

Martin Friedrich, M. Sc.
Adresse
Schneiderberg 32
30167 Hannover
Gebäude
Raum
251
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251
  • Forschungsprojekte

    Prozessorarchitekturen

    • ZuSE-KI-mobil
      Für Zukunftsaufgaben wie das autonome Fahren oder Industrie 4.0 müssen immer größere Mengen an Daten von einer steigenden Anzahl von Sensoren mit Hilfe komplexer Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) in kürzester Zeit analysiert werden. Die entsprechenden Prozessoren müssen aber nicht nur bei der Rechenleistung, sondern auch hinsichtlich Energieeffizienz, Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit hohe Anforderungen erfüllen, die über aktuelle Möglichkeiten weit hinausgehen. Die ZuSE-Projekte des BMBF sollen den dringenden Bedarf der Anwenderbranchen an zukunftsfähigen, vertrauenswürdigen Prozessoren decken, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten und hoch performant sind. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Prozessorplattform für die Entwicklung hoch performanter Elektronik für rechenintensive KI-Anwendungen. Als Kernkomponente wird ein KI-Beschleuniger mit einer flexiblen, erweiterbaren und skalierbaren System-on-Chip –Architektur (SoC) entwickelt. Um einen niedrigen Energieverbrauch zu erreichen, wird der Beschleuniger für KI-Algorithmen im Bereich des autonomen Fahrens optimiert und in der energieeffizienten 22-nm-FDX-Halbleitertechnologie gefertigt. Darüber hinaus wird ein Ökosystem aufgebaut, das ein Entwicklungssystem sowie ein deutsches Partnernetzwerk mit Know-how im KI-Hardware-Entwurf vereint. Die Flexibilität und Skalierbarkeit der Leistungsdaten der Prozessorplattform wird anhand von Demonstratoren verifiziert. Der rechenstarke KI-Beschleuniger, die flexible und skalierbare SoC-Architektur sowie das Ökosystem bilden eine Plattform für die kostengünstige Entwicklung anwendungsspezifischer KI-Hardware in Deutschland und sind für zukünftige Innovationen breit einsetzbar.
      Leitung: Prof. Dr.-Ing. Holger Blume
      Team: Matthias Lüders, M.Sc., Martin Friedrich, M.Sc., Sousa Weddige, M.Sc.
      Jahr: 2020
      Förderung: BMBF
      Laufzeit: Mai 2020 - April 2023

    Systementwurf

    • ZuSE-KI-mobil
      Für Zukunftsaufgaben wie das autonome Fahren oder Industrie 4.0 müssen immer größere Mengen an Daten von einer steigenden Anzahl von Sensoren mit Hilfe komplexer Algorithmen und künstlicher Intelligenz (KI) in kürzester Zeit analysiert werden. Die entsprechenden Prozessoren müssen aber nicht nur bei der Rechenleistung, sondern auch hinsichtlich Energieeffizienz, Zuverlässigkeit, Robustheit und Sicherheit hohe Anforderungen erfüllen, die über aktuelle Möglichkeiten weit hinausgehen. Die ZuSE-Projekte des BMBF sollen den dringenden Bedarf der Anwenderbranchen an zukunftsfähigen, vertrauenswürdigen Prozessoren decken, die auf ihre spezifischen Aufgaben zugeschnitten und hoch performant sind. Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Prozessorplattform für die Entwicklung hoch performanter Elektronik für rechenintensive KI-Anwendungen. Als Kernkomponente wird ein KI-Beschleuniger mit einer flexiblen, erweiterbaren und skalierbaren System-on-Chip –Architektur (SoC) entwickelt. Um einen niedrigen Energieverbrauch zu erreichen, wird der Beschleuniger für KI-Algorithmen im Bereich des autonomen Fahrens optimiert und in der energieeffizienten 22-nm-FDX-Halbleitertechnologie gefertigt. Darüber hinaus wird ein Ökosystem aufgebaut, das ein Entwicklungssystem sowie ein deutsches Partnernetzwerk mit Know-how im KI-Hardware-Entwurf vereint. Die Flexibilität und Skalierbarkeit der Leistungsdaten der Prozessorplattform wird anhand von Demonstratoren verifiziert. Der rechenstarke KI-Beschleuniger, die flexible und skalierbare SoC-Architektur sowie das Ökosystem bilden eine Plattform für die kostengünstige Entwicklung anwendungsspezifischer KI-Hardware in Deutschland und sind für zukünftige Innovationen breit einsetzbar.
      Leitung: Prof. Dr.-Ing. Holger Blume
      Team: Matthias Lüders, M.Sc., Martin Friedrich, M.Sc., Sousa Weddige, M.Sc.
      Jahr: 2020
      Förderung: BMBF
      Laufzeit: Mai 2020 - April 2023