Eingebettete Systeme und Datenverarbeitung

Rechnerarchitektur

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Abb. 1. Computersystemarchitekturen. Implementierungsebenen kommunizieren vertikal über die gezeigten Schnittstellen. (Nach Glenford Myers, 1982) [A]

Materialinformatik

Bedeutung:

  1. Rechnen in Materialien (Verteilte Datenverarbeitung in Materialien)
  2. Rechnen von Materialien (Data Science, KI, .., um neue Materialien zu entwickeln)

  • Normalerweise wird die Berechnung von Sensorerfassung und Steuerung getrennt

  • Smarte Materialien stellen die enge Verbindung zwischen

    • Berechnung,
    • Kommunikation,
    • Sensorerfassung und
    • Steuerung mit lose gekoppelten Nano-Computern dar.

Materialinformatik

  • Algorithmische Skalierung und Verteilung sind erforderlich

    • Verteilte Systeme können als eine große Maschine behandelt werden

  • Mooresches Gesetz sagte starke Miniaturisierung voraus

  • Jedoch die Informatik und deren Methoden konnten nicht immer folgen → Lücke zwischen Hardware und Software

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Materialinformatik

Eine normalisierte Recheneffizienz eines Computers (nur unter Berücksichtigung der Datenverarbeitungseinheit) kann definiert werden durch:

\[\epsilon_C = \frac {C}{AP} \]
A

Chipfläche in mm2

C

Rechenleistung in Mega Instructions per Second (MIPS) - oder besser in Kilo Dhrystones/s (KDS)!

P

Elektrische Leistungsaufnahme in W

Die Recheneffizienz kann verwendet werden, um verschiedene Computer und Geräte zu vergleichen, d.h. einen Skalierungsfaktor anzugeben:

\[s = \frac{\epsilon_1}{\epsilon_2} \]

Materialinformatik

  • Neben der reinen Rechenleistung sind noch Speicher und Kommunikationsfähigkeit einer Rechneranlage wichtige Kenngrößen, so dass sich zwei weitere normierte Recheneffizienzen ergeben: