Fabian Kreß, M. Sc.

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

Forschung

Entwurfsraumexploration von KI in eingebetteten Systemen

Anwendungen wie Objekterkennung oder -klassifizierung im Bereich des autonomen Fahrens werden heute in der Regel durch die Verwendung Künstlicher Intelligenz (KI) realisiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen Algorithmen kann die KI häufig präzisere und zuverlässigere Ergebnisse liefern. KI-basierte Anwendungen erfordern jedoch in der Regel die Verarbeitung einer großen Anzahl von Operationen. Im Rahmen von eingebetteten Plattformen gilt es daher zu untersuchen, wie Latenz, Datendurchsatz und Stromverbrauch unter Berücksichtigung der durch die Anwendung gegebenen Randbedingungen optimiert werden können.

Neuartige, nichtflüchtige Speichertechnologien

In den letzten Jahrzehnten wurden neuartige nichtflüchtige Speichertechnologien (NVMs) wie MRAM oder ReRAM entwickelt und stetig verbessert. Diese Speicher verbrauchen im Allgemeinen weniger statische Energie als SRAM oder DRAM und benötigen nur einen Bruchteil der Fläche im Vergleich zu einer SRAM-Zelle. Außerdem ermöglichen diese Technologien effizientes In-Memory-Computing, um beispielsweise Matrix-Vektor-Multiplikationen zu beschleunigen. Folglich bieten NVMs die Möglichkeit, etablierte Speicherhierarchien und Computerarchitekturen für zukünftige Systeme neu zu überdenken.

Optimierung der Architektur und Toolchain eingebetteter FPGAs

Eingebettete FPGAs (eFPGA) erhöhen die Flexibilität des gesamten Systems, da sie eine Rekonfiguration der Hardware während der Laufzeit ermöglichen. So können verschiedene Arbeitslasten beschleunigt und auch die Hardwarebeschleuniger selbst aktualisiert werden. Allerdings muss das anfängliche Layout des eFPGAs vor dem Tape-Out definiert werden. Dabei geht es nicht nur um die Festlegung der Anzahl der LUTs, sondern auch um das Design von anwendungsspezifischen IPs. Die Integration eines eFPGAs erhöht somit die Komplexität in der Entwurfsphase, was verbesserte Toolchains erfordert.

Lehre

Betreute studentische Arbeiten (Auswahl)

  • SA: „Neuartige Speichertechnologien und ihre Anwendung in zukünftigen Systemarchitekturen”
  • BA: „Hypervisor-basiertes Framework zur Evaluation neuartiger Speichertechnologien“
  • SA: „Neuartige Speichertechnologien in zukünftigen Computer-Architekturen“
  • MA: „Ein Low-Power RISC-V Prozessor für Tiny Machine Learning“
  • MA: „Entwicklung einer FPGA Synthese-Toolchain zur automatisierten Integrierung hybrider Flip-Flops“
  • SA: „Evaluation externer Speicher zur Ausführung neuronaler Netze in IoT-Geräten“
  • SA: „Energieeffiziente KI-Beschleuniger für Online-Handschrifterkennung“
  • SA: „Evaluation von Optimierungsstrategien für Neuronale Netze im Digipen zur Online-Handschrifterkennung“
  • MA: „Hardware/Software Co-Design einer Ultra-Low Power RISC-V Plattform für online Handschrifterkennung“

Studentische Arbeiten
Titel Typ

Publikationen


2024
Proceedingsbeiträge
LOTTA: An FPGA-based Low-Power Temporal Convolutional Network Hardware Accelerator
Kreß, F.; Serdyuk, A.; Kobsar, D.; Hotfilter, T.; Höfer, J.; Harbaum, T.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE 37th International System-on-Chip Conference (SOCC), Dresden, Germany, 16-19 September 2024, 126–131, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC62300.2024.10737863
Automated Deep Neural Network Inference Partitioning for Distributed Embedded Systems
Kreß, F.; El Annabi, E. M.; Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Harbaum, T.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), 1st-3rd July 2024, Knoxville, 39–44, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISVLSI61997.2024.00019
VHDL Crash Course: A Multimedia-Based Teaching Approach
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Harbaum, T.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE 3rd German Education Conference (GECon), Munich, Germany, 05-07 August 2024, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/GECon62014.2024.10734007
KIHT: Kaligo-Based Intelligent Handwriting Teacher
Harbaum, T.; Serdyuk, A.; Kreß, F.; Hamann, T.; Barth, J.; Kämpf, P.; Imbert, F.; Soullard, Y.; Tavenard, R.; Anquetil, E.; Delahaie, J.
2024. Proceedings - 2024 Design, Automation and Test in Europe Conference and Exhibition (DATE), 6 S., Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/DATE58400.2024.10546623
A Challenge-Based Blended Learning Approach for an Introductory Digital Circuits and Systems Course
Hoefer, J.; Gauß, M.; Adams, M.; Kreß, F.; Kempf, F.; Karle, C.; Harbaum, T.; Barth, A.; Becker, J.
2024. 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Singapore, Singapore, 19-22 May 2024, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ISCAS58744.2024.10557955
HW/SW Co-Design for Integrated AI Systems: Challenges, Use Cases and Steps Ahead
Harbaum, T.; Topko, I.; Serdyuk, A.; Fürst-Walter, I.; Kreß, F.; Becker, J.
2024. 3rd Workshop on Deep Learning for IoT (DL4IoT-2024)
Context-Aware Layer Scheduling for Seamless Neural Network Inference in Cloud-Edge Systems
Stammler, M.; Sidorenko, V.; Kreß, F.; Schmidt, P.; Becker, J.
2024. 2023 IEEE 16th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Singapur, 18th-21st December 2023, 97–104, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MCSoC60832.2023.00022
Audio & Video
[VHDL Crash Course] Testbenches - How to Test your VHDL model
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Concurrent Modeling - The Register-Transfer-Level Mindset
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Sequential Modeling - Introduction to If and Case Statements
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Processes in VHDL - How to model sequential Algorithms
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Avoiding Code Duplicates - VHDL Module Parameters and Architectures
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Bit Vectors and Numbers - Basic VHDL Types
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] Entity and Architecture - Introduction to the basic VHDL structure
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] HDLs in general - What are HDLs used for
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
[VHDL Crash Course] How to Learn with Videos - Introduction to Self-regulated Learning
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Topko, I.; Unger, K.; Schneider, M.; Becker, J.
2024
2023
Zeitschriftenaufsätze
CNNParted: An open source framework for efficient Convolutional Neural Network inference partitioning in embedded systems
Kreß, F.; Sidorenko, V.; Schmidt, P.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Computer Networks, 229, Article no: 109759. doi:10.1016/j.comnet.2023.109759
Proceedingsbeiträge
ATLAS: An Approximate Time-Series LSTM Accelerator for Low-Power IoT Applications
Kreß, F.; Serdyuk, A.; Hiegle, M.; Waldmann, D.; Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Hamann, T.; Barth, J.; Kämpf, P.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 26th Euromicro Conference on Digital System Design (DSD 2023), 569–576, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/DSD60849.2023.00084
Leveraging Mixed-Precision CNN Inference for Increased Robustness and Energy Efficiency
Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Merz, P.; Kreß, F.; Kempf, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE 36th International System-on-Chip Conference (SOCC), Santa Clara, USA, 05-08 September 2023, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC58585.2023.10256738
Automated Replacement of State-Holding Flip-Flops to Enable Non-Volatile Checkpointing
Kreß, F.; Pfau, J.; Kempf, F.; Schmidt, P.; He, Z.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE Nordic Circuits and Systems Conference (NorCAS), 31st October - 1st November 2023, Aalborg, Denmark, 1–7, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/NorCAS58970.2023.10305469
A Hardware-Aware Sampling Parameter Search for Efficient Probabilistic Object Detection
Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Kreß, F.; Qiu, C.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Computer Vision Systems – 14th International Conference, ICVS 2023, Vienna, Austria, September 27–29, 2023. Ed.: H. Christensen, 299–309, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-031-44137-0_25
A Hardware-Centric Approach to Increase and Prune Regular Activation Sparsity in CNNs
Hotfilter, T.; Höfer, J.; Kreß, F.; Kempf, F.; Kraft, L.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. 2023 IEEE 5th International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 1–5, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/AICAS57966.2023.10168566
SiFI-AI: A Fast and Flexible RTL Fault Simulation Framework Tailored for AI Models and Accelerators
Hoefer, J.; Kempf, F.; Hotfilter, T.; Kreß, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Proceedings of the Great Lakes Symposium on VLSI 2023, 287–292, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3583781.3590226
An Analytical Model of Configurable Systolic Arrays to find the Best-Fitting Accelerator for a given DNN Workload
Hotfilter, T.; Schmidt, P.; Höfer, J.; Kreß, F.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. DroneSE and RAPIDO: System Engineering for constrained embedded systems, 73–78, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3579170.3579258
Automated Search for Deep Neural Network Inference Partitioning on Embedded FPGA
Kreß, F.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; El Annabi, E. M.; Harbaum, T.; Becker, J.
2023. Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases. Hrsg.: I. Koprinska. Pt. 1, 557–568, Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-031-23618-1_37
2022
Proceedingsbeiträge
Runtime Adaptive Cache Checkpointing for RISC Multi-Core Processors
Kempf, F.; Höfer, J.; Kreß, F.; Hotfilter, T.; Harbaum, T.; Becker, J.
2022. Conference Proceedings: 2022 IEEE 35th International System-on-Chip Conference (SOCC) Ed.: S. Sezer, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC56010.2022.9908110
Data Movement Reduction for DNN Accelerators: Enabling Dynamic Quantization Through an eFPGA
Hotfilter, T.; Kreß, F.; Kempf, F.; Becker, J.; Baili, I.
2022. 2022 IEEE Computer Society Annual Symposium on VLSI (ISVLSI), Nicosia, Cyprus, 04-06 July 2022, 371–372. doi:10.1109/ISVLSI54635.2022.00082
Hardware-aware Partitioning of Convolutional Neural Network Inference for Embedded AI Applications
Kreß, F.; Hoefer, J.; Hotfilter, T.; Walter, I.; Sidorenko, V.; Harbaum, T.; Becker, J.
2022. 18th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), 133–140, IEEEXplore. doi:10.1109/DCOSS54816.2022.00034
Hardware-aware Workload Distribution for AI-based Online Handwriting Recognition in a Sensor Pen
Kreß, F.; Serdyuk, A.; Hotfilter, T.; Höfer, J.; Harbaum, T.; Becker, J.; Hamann, T.
2022. 2022 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). Ed.: IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MECO55406.2022.9797131
Towards Reconfigurable Accelerators in HPC: Designing a Multipurpose eFPGA Tile for Heterogeneous SoCs
Hotfilter, T.; Kreß, F.; Kempf, F.; Becker, J.; Haro, J. M. De; Jiménez-González, D.; Moretó, M.; Álvarez, C.; Labarta, J.; Baili, I.
2022. 2022 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE), Antwerp, Belgium, 14-23 March 2022, 628–631, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.23919/DATE54114.2022.9774716
2021
Proceedingsbeiträge
FLECSim-SoC: A Flexible End-to-End Co-Design Simulation Framework for System on Chips
Hotfilter, T.; Hoefer, J.; Kreß, F.; Kempf, F.; Becker, J.
2021. IEEE 34th International System-on-Chip Conference (SOCC), 14th-17th September 2021, Las Vegas, Nevada, USA, 83–88, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/SOCC52499.2021.9739212
Transparent Near-Memory Computing with a Reconfigurable Processor
Lesniak, F.; Kreß, F.; Becker, J.
2021. Applied Reconfigurable Computing. Ed.: S. Derrien, 221–231, Springer Nature Switzerland. doi:10.1007/978-3-030-79025-7_15
2018
Proceedingsbeiträge
In-NoC Circuits for Low-Latency Cache Coherence in Distributed Shared-Memory Architectures
Masing, L.; Srivatsa, A.; Kreß, F.; Anantharajaiah, N.; Herkersdorf, A.; Becker, J.
2018. IEEE 12th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC), Hanoi, VN, September 12-14, 2018, 138–145, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/MCSoC2018.2018.00033
Vorträge
In-NoC circuits for low-latency cache coherence in distributed shared-memory architectures
Masing, L.; Srivatsa, A.; Kreß, F.; Anantharajaiah, N.; Herkersdorf, A.; Becker, J.
2018. 12th International Symposium on Embedded Multicore/Many-core Systems-on-Chip (MCSoC 2018), Hanoi, Vietnam, 12.–14. September 2018