イノベーション推進機構 産学連携・URA領域

九州工業大学の研究者 -私たちはこんな研究をしています-

情報工学研究院

助教

ホルスト シュテファン

ほるすと しゅてふぁん

所属
情報工学研究院
情報・通信工学研究系
プロフィール
1979生まれ
2012
Doctoral degree (Dr. rer. nat.), University of Stuttgart, Germany
博士(理学)、シュツットガルト大学(ドイツ)
2005
Diploma degree, University of Stuttgart, Germany
Deploma degree、シュツットガルト大学(ドイツ)

I've always been curious about how technology works, and in what ways it can transform societies. Doing research in foreign environments inspires me and helps getting deeper insights and pushing frontiers.

どのようにテクノロジーが働き、どのように社会の形を変えていくのかについて、ずっと知りたいと思っていました。外国で研究を行うことにより、ひらめきや、より深い洞察力を得ることができ、最先端の研究を推進しています。

受賞
The publication „Adaptive Debug and Diagnosis Without Fault Dictionaries“ was awarded „Best paper of the IEEE European Test Symposium 2007“

【受賞】IEEE米国電気電子学会欧州テストシンポジウム2007にて"Adaptive Debug and Diagnosis Without Fault Dictionaries"に対し最優秀論文賞受賞(2007)

より詳しい研究者情報へ

Fast LSI Simulation, Smart Devices, and Open Minds

高速半導体集積回路シミュレーション、スマートデバイス、オープンマインド

● 研究テーマ

  • VLSI Research - Smart Device Development - Global Competency Education
  • 超大規模集積回路(VLSI)研究
  • スマートデバイス開発
  • グローバルコンピテンシー教育

● 分野

Computer Science, LSI Design and Test, Global Competency

計算機科学、LSI設計・テスト、グローバルコンピテンシー

● キーワード

LSI, Electronic Design Automation, Algorithms, GPU-Computing, Rapid Prototyping, Global Virtual LAB

LSI、電子設計自動化、アルゴリズム、GPU利用計算、ラピッドプロトタイピング、グローバルバーチャルラボ

● 実施中の研究概要

Basic research involves new logic-level and transistor-level simulation algorithms running on graphics processing units that provide enormous performance boosts over classical algorithms for various applications in test, diagnosis and power estimation.
基礎研究として、LSIのテスト、故障診断、電力見積もりなどの様々なアプリケーションに使われる従来手法より遥かに高い性能を実現するために、論理・トランジスタレベルのGPU利用シミュレーションアルゴリズムを開発している。

As data movement (e.g. memory accesses) are now much more costly than computations themselves, these new algorithms focus on efficient memory organization and data management to provide maximum throughput and therefore maximum simulation speed.
データ処理よりもデータ移動(例えば、メモリアクセス)の方のコストが高いことから、これらの新しいアルゴリズムはメモリ構成とデータ管理の効率化を通じて、最大のスループットそして最大のシミュレーション速度を達成する。

Current applied research involves rapid prototyping and developing innovative smart devices for medical applications and rehabilitation support.
応用研究として、ラピッドプロトタイプイング、及び、メディカル応用とリハビリ支援のための革新的なスマートデバイスを開発している。

We also develop new methods for teaching global competency, problem solving and creative thinking and help in establishing a global network for student exchange, international internships and educational projects across borders.
その他に、グローバルコンピテンシー、問題解決、創造的思考に関する教育方法の開発をも行っている。また、国境を超えた学生交流、海外インターンシップ、教育プロジェクトに貢献するためのグローバルネットワークの構築にも携わっている。

● 今後進めたい研究

Basic research will extend to other emerging hybrid computing architectures as well to enable new ways of analysing, understanding and improving designs.
基礎研究は、新しいハイブリッド計算アーキテクチャに応用できる他、設計の解析、理解、及び、改良を可能にする。

I'm also eager to apply rapid prototyping to a wide range of challenges and expand our international network.
ラピッドプロトタイピングを様々な挑戦に応用し、国際ネットワークを広げていきたい。

● 特徴ある実験機器、設備

● 過去の共同研究、受託研究、産業界への技術移転などの実績

Research cooperation with University of Stuttgart, Germany on high-throughput logic simulation algorithms on GPUs (2013-ongoing).
ドイツ・シュツットガルト大と共同研究、GPUに関するハイスループット論理シミュレーションアルゴリズム(2013~ )

Research cooperation and project with Moriwaka Medical, Shimonoseki, Japan on medical device innovations (2014-ongoing).
株式会社モリワカと共同研究「歩行リハビリ支援のためのスマート杖の研究開発」(2014~ )

I've been involved in various projects while at the University of Stuttgart:
シュツットガルト大にて多くのプロジェクトに携わった。

DIANA - End-to-End Diagnostic Capabilities for Automotive Electronics Systems. Supported by the German ministry of education and research (BMBF), in cooperation with Infineon and AUDI (2010-2013).

ROCK - Robust On-Chip Communication. Funded by the German national science foundation (DFG) in cooperation with the Department of Embedded Systems Engineering, University of Stuttgart (2011-2013)

DIADEM - Embedded Diagnosis and Debug Methods for VLSI Systems in Nanometer Technology. Funded by the German national science foundation (DFG) in cooperation with the University of Paderborn, Germany. Successfully completed May 2009.

MAYA - New Methods for the Massive-Parallel-Test for High Volume, Yield Learning and Best Test Quality. Supported by the German ministry of education and research (BMBF), in cooperation with NXP and later with Mentor Graphics. Successfully completed Apr 2009.

● 研究室ホームページ