Kurzlebenslauf

Chao Qian, M.Sc., arbeitet seit April 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Fachgebiet Eingebettete Systeme der Informatik an der Universität Duisburg-Essen. Er erhielt 2015 seinen Bachelor in Electrical Engineering mit einem Fokus auf Wireless Sensor Networks an der University of Electronic Science and Technology of China. Von 2013 bis 2017 entwarf und produzierte er in einer Firma sogenannte Wearables und humanoide Roboter. 2020 erhielt er seinen Master für Embedded Systems mit einem Fokus auf energieeffiziente Systeme der künstlichen Intelligenz an der Universität Duisburg-Essen.

Anschließend hat er bis März 2022 in dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Forschungsprojekt „KI-Sprung: LUTNet – Ein energieeffizientes KI-Netz aus elementaren Lookup-Tabellen“ mitgearbeitet. In diesem Projekt wurde untersucht, wie anhand von vortrainierten und voroptimierten Neuronalen Netzen KI-Lösungen entwickelt werden können, die sich auf FPGAs hocheffizient ausführen lassen. 

Forschung

Seine Forschung konzentriert sich auf energieeffiziente Deep-Learning-Beschleuniger auf FPGAs, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung von LSTM-Beschleunigern in RTL unter Verwendung von VHDL liegt. Auf RTL-Ebene umfassen die wichtigsten Methoden Pipelining, Parallelisierung von Operationen und die effiziente Implementierung von Aktivierungsfunktionen. Auf einer höheren Ebene verbessert die arbeitslastbewusste Optimierung die Energieeffizienz weiter, indem sie den Konfigurationsaufwand basierend auf der Intensität der Anwendungsarbeitslast reduziert.