Aktuelle Drittmittelprojekte

Verbundprojekt HorME

IoT-Szenarien wie z.B. das Ambient Assisted Living verbinden eine wachsende Anzahl und Vielfalt an Sensoren, Aktoren und Benutzerschnittstellen aus Smart-Cities, -Homes, -Phones und -Watches, die evolutionär zur Laufzeit um neue Monitoring- und Regelaufgaben und Geräte erweitert und rekonfiguriert werden. Erst die Zusammenführung verschiedener Daten mittels Sensor Fusion ermöglicht praxisrelevante Anwendungen, wobei durch mobile und ortsveränderliche Geräte, unzuverlässige Funkverbindungen und beschränkte Batterielaufzeiten ein inhärent dynamischer Zusammenhang zwischen den Geräten besteht. Bisherige Ansätze verlagerten diese Komplexität in die Cloud, wodurch Robustheit, Privatsphäre und Datenschutz signifikant eingeschränkt werden. HorME folgt deklarativen Programmieransätzen, um die autonome Daten­verarbeitung im lokalen ad-hoc Netzwerk und die dynamische Verknüpfung der Geräte und Aufgaben zu erreichen. Hierbei verteilen, replizieren und verknüpfen selbst-organisierende Prinzipien generierte Komponenten im Zusammenspiel mit der deklarativen Beschreibung ihrer funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen. Das Projekt liefert so Beiträge zu Konstruktionsprinzipien und Laufzeitumgebungen für offene emergente Systeme, zu dezentralen autonomen Datenverarbeitungsumgebungen, sowie zur Modellierung nicht-funktionaler Eigenschaften und Anforderungen in diesen Anwendungsgebieten.

  • Laufzeit: Mai 2019 - April 2022
  • Finanzierung: BMBF-Projekt
  • Projektpartner:
    • Universität Ulm – Prof. Dr. Stefan Wesner
    • Zentrum für Telemedizin Bad Kissingen 
    • Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz – Prof. Philipp Slusallek
    • Brandenburgische Technische Universität Cottbus-Senftenberg – Prof. Jörg Nolte

Verbundprojekt ProThOS

Datenfluss- und Taskbasierte Modelle sind ungeachtet ihrer Potentiale noch verhältnismäßig neu im HPC Umfeld. Das Problem dabei ist, dass prinzipiell nur taskbasierte Programme ausgeführt werden, deren Workload-to-Communication Ratio entsprechend groß ist, d.h. die sehr grobgranular sind. Insbesondere die nötige Verwaltung der Ressourcen und der Datenverfügbarkeit generiert einen fundamentalen Overhead. Hinzu kommt, dass sich die Implementierung der Tasks an einer „typischen“ Hardware orientiert, während die Ausführung später auf heterogene oder anders strukturierte Hardware trifft. ProThOS adressiert diese Herausforderungen, indem es die Programmierung und Ausführung von Tasks und Datenflüssen vom Programmiermodell bis hin zum Betriebssystem bearbeitet. Die Ausführungsgeschwindigkeit und Skalierbarkeit soll deutlich verbessert werden, indem alle relevanten Aspekte über die Ebenen hinweg aufeinander abgestimmt werden: Das bedeutet, dass

  • das Programmiermodell und die Compiler Abhängigkeits- und Granularitäts-Informationen exportieren ohne dabei die Programmierbarkeit zu beeinträchtigen,
  • die Ausführungsumgebung flexibler zwischen Abhängigkeiten auf Task- und datenparallelen Ebenen unterscheidet,
  • das Betriebssystem besser auf die Anforderungen dieser Modelle und Umgebungen ausgelegt ist.

ProThOS zielt auf hocheffiziente Datenfluss- und task-basierte Anwendungen ab. ProThOS abstrahiert dabei nicht von der Hardware, sondern nutzt optimierte Ausführungs- und Codemuster, die auf verschiedene mit übertragen werden können. Um Overhead zu reduzieren, bezieht ProThOS das Betriebssystem mit ein, welches für task-basierte parallele Anwendungen ausgelegt wird. Die konkret angestrebten Ergebnisse von ProThOS sind dabei

  • ein Nachweis darüber, dass feingranulare Tasks im HPC Bereich möglich und nutzbar sind
  • ein Programmierkonzept für Arbeits- und Datenflüsse im HPC Nutzungsfeld, zusammen mit den Compiler & Tools, um hocheffizienten Code für verschiedene Platformen zu generieren
  • eine portable Ausführungsumgebung die Abhängigkeiten und Lokalitäten berücksichtigt
  • ein angepasstes Betriebssystem, das optimal auf Ressourcen- und Taskmanagement ausgelegt ist

Alle Ergebnisse werden im Rahmen von Referenzanwendungen verifiziert und evaluiert.

  • Laufzeit: Januar 2017 bis Dezember 2020
  • Finanzierung: BMBF-Projekt 01IH16011
  • https://manythreads.github.io/prothos/
  • Projektpartner:
    • Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Stefan Wesner (Universität Ulm, Institut für Organisation und Management von Informationssystemen)
    • Prof. Dr. Philipp Slusallek (DFKI Saarbrücken, Agenten und Simulierte Realität)
    • Prof. Dr.-Ing. Heiko Schmidt (BTU Cottbus-Senftenberg, FG Strömungsmodellierung)
    • Prof. Dr.-Ing. Jörg Nolte (BTU Cottbus-Senftenberg, FG Verteilte Systeme & Betriebssysteme)

Konzepte für die Ende-zu-Ende Protokollverarbeitung in 100 Gbit/s Hochgeschwindigkeitskommunikationssystemen.

  • Laufzeit: November 2014 bis Dezember 2019
  • Finanzierung: DFG Projekt
  • Projektpartner: Prof. Rolf Kraemer, FG Systeme, BTU Cottbus-Senftenberg

Fehlertolerante Middleware-Idiome basierend auf selbststabilisierenden Techniken.

  • Laufzeit/Verlängerung: Oktober 2017 bis September 2018
  • Finanzierung: DFG Projekt
  • Projektpartner: Prof. Thurau, Institut für Telematik, TU Hamburg-Harburg

Ein minimaler, ereignisgetriebener Konsistenzkern für vielkernige Prozessoren, der die notwendigen Elementaroperationen für softwarekontrollierte Konsistenzerhaltungsprotokolle für höhere Schichten zur Verfügung stellt.

  • Laufzeit: 2013 bis 2020
  • Finanzierung: DFG-Projekt
  • Kooperationspartner: Prof. Wolfgang Schröder-Preikschat, FAU Erlangen-Nürnberg

MyThOS - Many Threads Operating System

Sonstige Projekte des Fachgebiets

REFLEX ist ein generisches, ereignisgesteuertes Betriebssystem für eingebettete Systeme.

TACO (Topologies and Collections) ist eine schlanke hocheffiziente Plattform für verteilte Objekte, die auf C++-Templates basiert.

Abgeschlossene Projekte

Ein Baukastensystem für drahtlose Sensornetze, das in Abhängigkeit des Anwendungsszenarios, eine einfache Zusammenstellung der Komponenten ermöglicht.

Ein Betriebssystem für Architekturen mit nicht-flüchtigem Speicher.

  • Laufzeit: 2012 bis 2015
  • Finanzierung: Intel Labs Research Grant

Eine Middleware-Plattform für selbsorganisierende drahtlose Sensornetze, die in Anlehnung an datenparallele Programmierparadigmen eine flexible Gruppierung von Sensoren und deren kollektive Auswertung mit ausdrucksstarken hochsprachlichen Mitteln erlaubt.

  • Laufzeit: ab 2004
  • Finanzierung: DFG Projekt

Ein extrem verbrauchsarmes, skalierbares, TANDEM-Prozessor-basiertes Funksystem für sensorische, aktuatorische und kennzeichnende Anwendungen.

Entwicklung einer robusten und langlebigen Sensoreinheit, die in extremen Umweltsituationen (z.B. Explosionsgefahr, Funkstörungen, Stöße) einsetzbar ist.

Berlin Brandenburg Grid als Testumgebung für aktuelle Forschung im Bereich Grid-Ressourcen-Verwaltung.

  • Projektpartner: TU Berlin, Universität Potsdam, Hasso-Plattner-Institut Potsdam (HPI)

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