anticache

Approximate Computing für professionelle Bildverarbeitung

23.04.2018


Digitale Bildverarbeitung in professionellen Anwendungen stellt immer höhere Anforderungen, so dass die Rechenleistung und der Stromverbrauch von FPGA Bausteinen an Grenzen stoßen.
Approximate Computing bezeichnet ein Bündel von Methoden, die darauf beruhen, Berechnungen nicht exakt, sondern nur näherungsweise (approximiert) auszuführen. Dadurch werden weniger Ressourcen im FPGA belegt, es können mehr Funktionen in die vorhandenen FPGA Bausteine implementiert werden, und die Energieeffizienz der Berechnungen wird verbessert.
Die Herausforderung besteht darin, dass Approximate Computing nicht nur einen Nutzen bringt, sondern immer auch die Qualität der Anwendung verschlechtert, so dass ein Optimierungsprozess gefunden werden muss, der den Nutzen maximiert und die Verschlechterung unter einer tolerierbaren Schranke hält.

Wir suchen eine/n

Doktorand/in als Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in für das Thema
Approximate Computing für professionelle Bildverarbeitung


Projektbeschreibung

Zusammen mit zwei Industriepartnern sollen Methoden des Approximate Computing in FPGA Bausteinen für Anwendungen in digitalen Kinokameras und optischer Messtechnik untersucht werden. Als Optimierungsmethode soll ein maschinelles Lernverfahren entwickelt werden, mit dem sich die Parameter der Approximation einstellen lassen.

Bevorzugte Kenntnisse und Voraussetzungen

  • Master/Diplom Abschluss in Elektrotechnik oder Technischer Informatik ,
  • Digitale Schaltungstechnik,
  • Hardwarebeschreibungssprachen VHDL, Verilog,
  • Intel Altera oder Xilinx FPGA Design Flow und Werkzeuge,
  • Programmiersprachen C, Matlab
  • Bild- und Videoverarbeitung

 

Die Stelle ist voraussichtlich ab 01.07.2018 besetzbar, zeitlich befristet auf zunächst drei Jahre, die Vergütung erfolgt nach dem Tarifvertrag TV-L E13.

Bitte richten Sie Ihre Bewerbung mit den üblichen Unterlagen (Lebenslauf, Zeugnisse) an:

Prof. Dr.-Ing. Walter Stechele
Lehrstuhl für Integrierte Systeme
Technische Universität München
80290 München

Elektronische Bewerbungen senden Sie bitte an nachfolgende Email-Adresse:

lis@ei.tum.de

 

Per Post eingegangene Bewerbungsunterlagen werden nicht zurückgesendet sondern datenschutzgerecht vernichtet.
Schwerbehinderte Personen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Die TUM strebt eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Frauen werden daher ausdrücklich begrüßt.