Modulbeschreibung
Embedded Systems 2
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Credits:
Lernziele:
Das Modul behandelt fortgeschrittene Hardware- und Software-Komponenten und deren Schnittstellen bei komplexeren Rechnerplattformen für Echtzeit-Anwendungen und Artificial Intelligence (AI) in eingebetteten Systemen. Dabei fliessen aktuelle Technologie-Trends bzgl. Real-Time Operating Systems (RTOS), Programmiersprachen, Rechnerarchitekturen und AI-Frameworks aktiv in den Unterricht mit ein.
Die Studierenden lernen, die Systemkomponenten unter dem Aspekt der System-Performance (Multiprozessor, Speicherverwaltung, Datendurchsatz, Hardware-Beschleunigung für AI, etc.) zu entwerfen, zu analysieren und auf einem entsprechenden Mikrocomputer-System umzusetzen.
Verantwortliche Person:
Standort (angeboten):
Empfohlene Module:
Zusätzlich vorausgesetzte Kenntnisse:
- Programmieren in C++, C und Python
- Software Engineering und OO-Analyse/Design
Skriptablage:
Modultyp:
ECTS-Credits pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während der Prüfungssession:
Zulassungsbedingungen zur Prüfung:
75% der Praktika besucht
Kurse in diesem Modul
Embedded Systems 2
Kürzel:
Semester:
Lernziele:
- Die Studierenden können eingebettete Echtzeit-Systeme modellieren, analysieren, und auf einem Mikrocomputer in C++ implementieren.
- Sie können ein RTOS für die Event-getriebene nebenläufige Datenverarbeitung auf dem Zielsystem verwenden.
- Sie können verschiedene Speicherbausteine entlang der Speicherhierarchie in einem Embedded System einsetzen und Speicher effizient und sicher verwalten.
- Sie können die unterschiedlichen Arten von Parallelität in modernen Rechnerplattformen verstehen und auf Einprozessor- sowie auf Mehrprozessor-Systemen nutzen.
- Sie können grundlegende Deep Neural Networks (fully-connected DNN, CNN, RNN) auf einem Mikrocomputer unter Verwendung geeigneter Methoden und Tools umsetzen.
Plan und Lerninhalt:
Das Modul behandelt anhand von leistungsstarken Arm Cortex Mikrocomputern fortgeschrittene Bestandteile und Eigenschaften eines modernen eingebetteten Systems:
- Themenblock I "Real-Time OS": Concurrency, IPC/Locks (Mutex, Semaphore), Shared Resources, Message Passing, Context Switch/Multi-Tasking, Kernel/User Modes, Privilege Level.
- Themenblock II "Memory Management": Persistency, Flash/EEPROM, Protection, MPU, MMU, Virtualization, Tightly-Coupled Memory (TCM), Caching, Hashing, File Systems, Mass Storage via USB.
- Themenblock III "Multi-Prozessor System": Parallelism, Instruction-Level (Pipelining, VLIW), Data-Level (SIMD, VPU), Allocation, Distribution, homogen/heterogene (Co-)Prozessoren.
- Themenblock IV "Embedded AI": TinyML-Anwendungen (z.B. Machine Vision, Audio), Quantisierung und Pruning, Deep Learning Workflows für Edge Devices, HW-Support (z.B. NPU, TPU).
Inhaltliche Änderungen und weitere Themen sind möglich.
Unterrichtssprache:
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan