Stellen

Stellenausschreibung

Das Fachgebiet Scientific Computing sucht Studentinnen und Studenten zur Unterstützung der Softwareentwicklung in der Forschung.

Auf dieser Seite finden Sie eine Auswahl an ausgeschriebenen Stellen und offenen Abschlussarbeiten. Eine gemeinsame Erarbeitung eines passenderen Themas oder Stelle ist auch möglich.

Bitte kontaktieren Sie den entsprechenden Mitarbeiter bei Interesse.

Arbeitsplatz

Das Fachgebiet Scientific Computing bietet Studenten einen dedizierten Arbeitsraum mit Aussicht auf das Kongresszentrum Darmstadium und dem Darmstädter Schloss.

Es stehen insgesamt fünf Arbeitsplätzen zur Verfügung, bestehend aus drei Notebook-Arbeitplätzen und zwei ausgestattet mit jeweils einer Workstation.

Offene Stellen

Die Stellenausschreibungen stellen eine Auswahl an möglichen Themengebieten dar, beschränken sich aber nicht auf diese. Weiterhin ist es möglich, dass die HiWi-Tätigkeit auch als Abschlussarbeit zur Verfügung steht. Bei Fragen oder Anmerkungen, kontaktieren Sie bitte den entsprechenden Mitarbeiter.

Achtung, diese Seite wird laufend mit neuen Stellenangeboten und Abschlussarbeiten aktualisiert. Für mehr Informationen zu einer Ausschreibung, bitte auf den jeweiligen Titel klicken.

Werkzeugentwicklung im Kontext des Algorithmischen Differenzierens

Kontakt für Anfragen ist Alexander Hück – ()

Allgemeiner Überblick

Algorithmische Differenzierung (AD) ist eine Menge von Techniken, die auf der mechanischen Anwendung der Kettenregel basieren, um Ableitungen einer Funktion zu erhalten, die als Computerprogramm gegeben ist. AD nutzt die Tatsache aus, dass jedes Computerprogramm, egal wie kompliziert, eine Folge von elementaren arithmetischen Operationen wie Additionen oder Elementarfunktionen wie exp ausführt.

Die AD-Werkzeugentwicklung der SC-Gruppe konzentriert sich auf

  • anwenden eines vorhandenen AD-Tools auf eine Codebasis, wodurch effiziente Ableitungsberechnungen ermöglicht werden,
  • die Entwicklung von Werkzeugen, um den Einsatz von AD für Nutzer zu erleichtern (siehe das Werkzeug OO-Lint), und
  • Performance-Analyse, um die effiziente Kombination von verschiedenen AD-Techniken zu ermöglichen.

Sie werden bei der Entwicklung von (Compiler) Tools, Performance-Modellen und Benchmarks helfen, um diese Ziele zu erreichen. Bitte beachten Sie auch das allgemeine Übersichtsdokument für weitere Informationen.

Ausschreibungen

DateiTypGröße
Improving a C++ Static Code AnalyzerPDF-Datei492kB
Source Transformation Tool to Globally Replace API CallsPDF-Datei549kB

Werkzeugentwicklung für Performance Analyse und Benchmarking

Kontakt für Anfragen ist Jan Lehr ()

Allgemeiner Überblick

Bei der Performance Analyse werden Zielprogramme vermessen um Informationen über ihr Laufzeitverhalten zu sammeln. Diese Informationen können dann, nach Beendigung der Anwendung, ausgewertet und Analysiert werden. Mit den so gewonnen Informationen werden die Stellen der Anwendung identifiziert die ihre Performance limitieren, sogenannte bottlenecks, um die Stellen in einem iterativen Prozess zu verbessern.

Am Fachgebiet Informatik wird an Werkzeugen für die Performance Messung und die Analyse von aufgezeichneten Performance Daten geforscht. In diesem Rahmen werden zum einen Werkzeuge basierend auf Clang/LLVM entwickelt, welche dazu dienen besser relevante Performance Daten erheben zu können. Darüber hinaus wird an Werkzeugen und Methoden geforscht, welche die Validierung von erhobenen Performance Daten automatisieren.

Sie werden aktiv an aktuellen Forschungsfragen arbeiten und uns bei der Implementierung von Werkzeugen und Frameworks unterstützen. Darüber hinaus werden Sie die entwickelten Methoden und Werkzeuge evaluieren und auf Produktivcodes anwenden.

Neben Werkzeugen zur Performance Analyse beschäftigen wir uns auch mit Methoden zur reinen Laufzeitmessung (benchmarking). Dieses Thema ist insbesondere zur Evaluation von entwickelten Werkzeugen und Verfahren wichtig.

Sie unterstützen uns bei der Vermessung von Anwendungen sowie kleinen Einzeltests. Die Aufgaben beinhalten das korrekte Vermessen sowie die Visualisierung der erhobenen Daten. Um die Datengrundlage auszuwerten verwenden Sie gängiges Wissen aus der Statistik.

Ausschreibungen

DateiTypGröße
Binary Analysis for Instrumentation Influence AssessmentPDF-Datei105kB
Software Development for Compiler-Based InstrumentationPDF-Datei106kB

Offene Abschlussarbeiten