Veranstaltung

Die Anforderungen bezüglich Performanz, Flexibilität und Energieeffizienz an heutige eingebettete Systeme steigen kontinuierlich und der Markt muss schneller als zuvor auf sich ändernde Trends und Entwicklungen (z.B. für Smartphones, Netbooks etc.) reagieren. Etablierte Lösungsansätze, die auf Standardprozessoren, anwendungsspezifischen Schaltungen (ASICs) oder anwendungsspezifischen Prozessoren (ASIPs) basieren, sind kaum mehr in der Lage, alle o.g. Kriterien hinreichend zu erfüllen.

Rekonfiguration ist eine Technik, die es erlaubt, zur Laufzeit Teile der Hardwareschaltungen zu verändern. Dies wird z.B. durch programmierbare Logikfelder (FPGAs) oder ALU Felder erreicht, die in die entsprechenden ICs integriert werden. Rekonfigurierbare adaptive Systeme nutzen dieses Potential, um sich dynamisch an sich ändernde Anforderungen anzupassen. Zusätzlich kann die Rekonfigurierbarkeit der Hardware gezielt genutzt werden, um die Zuverlässigkeit/Ausfallsicherheit der Systeme zu verbessern, wie es z.B. in strahlungsbelasteten Umgebungen wie bei den Marssonden oder im CERN bereits heute eingesetzt wird.

Durchführung:

Die Vorlesung findet im SS 2020 NICHT in -102 statt, sondern wird über Zoom live gestreamed. Details und URL finden sich in ILAS: https://ilias.studium.kit.edu/goto_produktiv_crs_1112593.html

Prüfungen:

Prüfungsnummer: 7500201

Für Prüfungstermine bitte das Formular auf unserer Homepage ausfüllen:
http://ces.itec.kit.edu/972.php

Nachweis: Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer mündlichen Prüfung im Umfang von i.d.R. 25-30 Minuten nach § 4 Abs. 2 Nr. 2 SPO.

Lernziele: Die Studierenden
• erlernen die Grundlagen von rekonfigurierbaren Systemen.
• verstehen die unterschiedlichen Charakterisierungen rekonfigurierbarer Systeme und deren Auswirkungen auf das Potential zur Adaptivität.
• überblicken die Methoden zur Verwaltung der Adaptivität (Laufzeitsystem).
• sind fähig zum Entwurf und Einsatz adaptiver Systeme für eine vorgegebene Problemstellung durch Anwendung der vermittelten Charakterisierungen und Laufzeitsysteme.
• erhalten Zugang zu aktuellen Forschungsthemen.

Empfehlungen:
Kenntnisse zu Grundlagen aus "Rechnerstrukturen" sind hilfreich.
Kenntnisse zu Grundlagen aus "Optimierung und Synthese Eingebetteter Systeme (ES1)" sind hilfreich.