Seminare

Ein Ziel des Seminars ist das Praktizieren bzw. Verbessern wissenschaftlicher Arbeitstechnik. Hierzu wird im Laufe des Semesters eine Veranstaltung zu Präsentations- und Arbeitstechnik angeboten und durch individuelles Feedback ergänzt. 

Die Endnote des Seminars ergibt sich aus der Qualität der wissenschaftlichen Arbeit und der abschließenden Präsentation.

This seminar covers a selection of current topics from the areas of High Performance Computing, Quantum Computing, Virtual Reality and Cryptography for students to work on.

Participants will work on one topic throughout the semester (master students on their own, bachelor students in teams of two). The goal is to write a paper, submit it to a fictitious conference committee, review each other's work and present the findings at an end-of-term "conference" in the seminar.

The task is supported by a lecture about scientific writing and presentations and by an individual supervisor for each topic.

The final seminar presentations will take place in block from at the of the semester.

Here is a tentative list of topics covered in the seminar:

• CPU vs. GPU Architectures - Contrasting the Latency-Optimized design of CPUs (complex branching) with the Throughput-Optimized design of GPUs (massive parallelism)
• Evolution of GPU Hardware - Tracing the path from early fixed-function graphics chips to the general-purpose GPUs used in modern AI
• TPUs (Tensor Processing Units) - Google’s custom ASICs that use Systolic Array designs to pass data through a grid of processors without constant memory access
• Vector and Matrix Engines (AVX/SVE/AMX) - Specialized units within a CPU designed to perform vector and matrix operations to accelerate deep learning
• Neuromorphic Computing - Computer chips that mimic how the brain uses "spiking neurons" to process information
• Using the Cerebras AI Chip for Scientific Computing - Strategies for developing scientific computing applications on this non-traditional hardware platform
• Julia for HPC - Utilizing the Julia programming language for high performance numerical and scientific computing
• Domain-Specific Languages (DSLs) - Specialized languages like Halide that simplify writing high performance code for specific hardware targets
• Lightweight Virtualization (Firecracker) - Using microVMs to provide the isolation of traditional virtual machines with the speed and efficiency of containers
• Mixed-Precision Computing - Utilizing lower-bit formats (such as BF16) to accelerate scientific simulations while maintaining accuracy
• In-Situ Analysis and Visualization - Processing and visualizing data in real-time while it is still in the memory of the supercomputer, avoiding the bottleneck of writing to disk
• DNA Data Storage - The experimental use of synthetic DNA to store massive amounts of data in a biological format that can last for centuries
• In-Network Computing with SmartNICs - Offloading computational tasks (like data reduction or encryption) directly to smart Network Interface Cards to improve HPC efficiency
• Ultra Ethernet - An effort to evolve standard Ethernet into a high-speed, reliable fabric suitable for massive AI training clusters and HPC
• Zero Trust Networking - A security philosophy where no device, user, or connection is trusted by default
• Trusted Execution Environments (TEEs) - Hardware vaults such as Intel SGX that protect sensitive data and code even from the computer’s own OS
• Digital Sovereignty - The movement by nations to build independent hardware and cloud infrastructures to ensure data remains within their physical borders
• Post-Quantum Cryptography Hardware - New chip designs built to run the complex math needed to stay safe from future quantum computer attacks
• Processing-in-Memory (PIM) - While TPUs use systolic arrays to minimize memory access, PIM goes a step further by integrating logic directly into the memory chips (DRAM or SRAM)
• Quantum Accelerators for HPC - Hybrid classical-quantum computing models and how emerging quantum processors may be integrated into traditional supercomputing workflows

Das Internet der Dinge (IoT) ist derzeit, sowohl in der Industrie als auch in der wissenschaftlichen Forschung, ein viel diskutiertes Thema. Es beschreibt eine Systemarchitektur, in der alle Komponenten Internetzugang haben und ein beispielloses Maß an Vernetzung in allen Architekturschichten bieten. Dies ermöglicht eine Vielzahl neuartiger Anwendungen in bisher nicht digitalisierten Bereichen. Doch hinter diesem innovativen Konzept verbergen sich auch einige Herausforderungen, insbesondere im Hinblick auf die Sicherheit. Früher hat man Systeme vor Angriffen von außen geschützt. Jetzt, wo Systeme im Zusammenhang mit offenen Architekturen modularer und miteinander kompatibel sein sollen, muss die Sicherheit auch auf Komponentenebene gewährleistet sein. Dies ist besonders herausfordernd aufgrund der technischen Beschränkungen vieler IoT-Geräte.

In diesem Seminar betrachten wir sowohl die Entwicklung von IoT-Security als auch aktuelle Geräte-Schwachstellen. Verfügbare Themen werden akademische Arbeiten zur Security-Analyse sein, aber auch detaillierte Arbeiten zur Härtung von Firmware oder neu entdeckten Angriffspfaden.

Voraussetzung für das Seminar ist ein Interesse für Security, Maschinencode und Details von Betriebssystemen.
Neben den eigentlichem Inhalt sollen auch Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens vertieft werden.