Modulbeschreibung
Embedded Systems 2
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.
Kurse in diesem Modul
Embedded Systems 2:
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.
Disclaimer
Diese Beschreibung ist rechtlich nicht verbindlich! Weitere Informationen finden Sie in der detaillierten Modulbeschreibung.