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Erfolgreiche Verteidigung der Dissertation

Dr. Saman Fröhlich

Dr. Fröhlich hat in seiner Dissertation einen Designflow für In-Memory Computing entwickelt. Insbesondere wegen des Von-Neumann-Flaschenhalses wird die klassische von Neumann-Architektur sehr ineffizient für bestimmte Anwendungen, wie IoT und Edge-Computing. Seit kurzem wird vermehrt an ReRAM, einem widerstandsbasiertes Speichermedium, geforscht. ReRAM ist besonders aufgrund seiner inhärenten Berechnungsfähigkeiten sehr geeignet für solche Anwendungen. Neben ReRAMs geringem Stromverbrauch ist es auch wegen seiner Skalierbarkeit und hohen Taktrate ein ausgezeichneter Kandidat für eine technologische Grundlage für Edge-Geräte und IoT. Um den Von-Neumann-Flaschenhals zu überwinden, wurde ein ReRAM-basierter PLiM-Computer vorgeschlagen. Neben der Steuerlogik ist der Kern von der PLiM-Computerarchitektur die ReRAM-Arrays, die sowohl als Speicher als auch als Recheneinheit verwendet werden.

In seiner Arbeit fokussierte sich Dr. Fröhlich auf einen Designflow für In-Memory-Computing und die PLiM Computerarchitektur mit Unterstützung für Approximate Computing. Insbesondere führte er LiM-HDL - eine HDL für die High-Level-Spezifikation von PLiM-Programmen - ein. LiM-HDL ist kompatibel mit Verilog und lässt sich einfach in bestehende Architekturen integrieren. Hierfür entwickelte Dr. Fröhlich auf Graphen basierende Synthesealgorithmen vor. Für diese führte er auch Techniken aus dem Bereich Approximate Computing ein, um noch effizientere Synthese von LiM-HDL zu ermöglichen. Zusätzlich arbeitete Dr. Fröhlich an weiteren Optimierungsmöglichkeiten und Techniken für In-Memory Computing und führte für diese geeignete Datenstrukturen ein.

Wir gratulieren!