Prof. Dr. Jörg Keller
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E-Mail: joerg.keller
Institutionelle Anbindung
Fakultät für Mathematik und Informatik
Lehrgebiet Parallelität und VLSI
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Forschungsinteressen
(im Themenbereich des Forschungsschwerpunktes)
Da der Energieverbrauch durch Computer ständig steigt, liegt ein Forschungs-Fokus in der Modellierung des Energie-Verbrauchs von Prozessoren anhand von Parametern wie Betriebsfrequenz, und der energie-effizienten Planung von umfangreichen, d.h. parallelen, Computer-Berechnungen anhand solcher Prozessor-Profile. Diese Forschungen lassen sich um Aspekte wie Energie-Kosten ergänzen, wenn Berechnungen in Clouds auch in andere Teile der Erde (mit aktuell mehr Sonnenschein oder günstigeren Energiepreisen) verlagert werden können. Neu sind Forschungen zur Energie-Effizienz von kryptografischen Berechnungen, die die IT-Sicherheit erfordert, die aber die Akkus mobiler Geräte belasten. Schließlich wird auf Basis von Simulationen untersucht, welchen Anteil von Fahrzeugen man um welche Zeit verzögern müsste, um Hotspots an Kreuzungen zu reduzieren, was wiederum ein Eingabe-Kriterium für die Gestaltung von Empfehlungen für Berufspendler ist.
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(im Themenbereich des Forschungsschwerpunktes)
- S. Litzinger, J. Keller. Generating energy-efficient code for parallel applications specified by streaming task graphs with dynamic elements. In: Proc. 11th International Workshop on Programming Models and Applications for Multicores and Manycores colocated with the 25th ACM SIGPLAN Symposium on Principles and Practice of Parallel Programming (PMAM@PPoPP), pp. 8:1-8:10, Februar 2020. DOI: 10.1145/3380536.3380544
- O. Körber, J. Keller, S. Holmbacka. Energy-efficient Execution of Cryptographic Hash Functions on big.LITTLE Architecture. In: Proc. 13th Int.l Symp. Reconfigurable Communication-centric Systems-on-Chip, July 2018. DOI: 10.1109/ReCoSoC.2018.8449391
- D. Geisler, W. Mazurczyk, J. Keller. Towards Utilization of Covert Channels as a Green Networking Technique. In: Proc. 13th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES), pp. 14:1-14:10, August 2018. DOI: 10.1145/3230833.3233262
- S. Holmbacka, J. Keller, P. Eitschberger, J. Lilius. Accurate Energy Modeling for Many-core Static Schedules with Streaming Applications. Microprocessors and Microsystems, Vol. 43, June 2016, pp. 14-25.
- N. Melot, C. Kessler, P. Eitschberger, J. Keller. Fast Crown Scheduling Heuristics for Energy-Efficient Mapping and Scaling of Moldable Streaming Tasks on Many-Core Systems. ACM Transactions on Architecture and Code Optimization (TACO), Vol. 11, No. 4, Art. 62, Jan 2015.
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(im Themenbereich des Forschungsschwerpunktes)
Smart Traffic Using Edge and Social Computing (STREAM) Forschungsgruppe im Rahmen der internen Forschungsförderung der FernUniversität in Hagen, 2018-2021
