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„Ich möchte dazu beitragen, den CO2-Fußabdruck der Menschen entscheidend zu verringern“, sagt Sohan Lal. Nur ist das Ergebnis seiner Tätigkeit nicht so offensichtlich, wie die Forschung an E-Autos oder Solarzellen. „Ich entwickle Techniken zur Verbesserung der Leistung und Energieeffizienz von Parallel- und Vielkernprozessoren wie Grafikprozessoren. Mit anderen Worten: Ich freue mich, wenn wir mit diesen Geräten mehr Arbeit mit weniger Energie erledigen können“, so Professor Lal. Inzwischen sind solche „massiv-parallelen Systeme“ überall präsent - in Smartphones, Autos und Supercomputern. Sie helfen den Menschen, viele Dinge zu tun, die vor einiger Zeit noch unmöglich gewesen wären.
„Wir nutzen Technologie in jedem Moment unseres Lebens und sind daher in der einen oder anderen Form ständig von Computern umgeben, von denen jeder eine zentrale Verarbeitungseinheit für Daten besitzt. Ich interessiere mich für die Architektur dieser Einheiten, die oft mehrere Kerne enthalten, um die Arbeit schneller zu erledigen“, erläutert der TU-Wissenschaftler seine Tätigkeit. Das ist der größte Erfolg des maschinellen Lernens, der hauptsächlich auf die exponentielle Zunahme der Rechenleistung zurückzuführen ist. Die Methoden des maschinellen Lernens gibt es bereits seit den 1950er Jahren. Sohan Lal sagt: „Wenn diese Prozessoren nicht richtig genutzt werden, sind sie sehr teuer, was den Strom- und Energieverbrauch angeht. Mein Ziel ist es, die Prozessoren so zu konstruieren, dass sie leistungsfähiger und energieeffizienter sowie leichter zu programmieren sind“. Würde man beispielsweise die Energieeffizienz jedes Prozessors um lediglich fünf Prozent steigern, so ließen sich 4,5 Millionen Kilowattstunden Energie einsparen. Anders ausgedrückt würde diese Menge ausreichen, um 11,3 Millionen Haushalte in Deutschland eine Stunde lang mit Strom zu versorgen!
„Ja“ zur Forschung
Bevor Sohan Lal zur TU Hamburg kam, war er an der Technischen Universität Berlin tätig. Davor studierte er Informatik und Ingenieurwesen am Indian Institute of Technology Delhi (IIT Delhi) und im nordindischen Jammu. Den Grund, eine akademische Laufbahn an der Universität zu wählen, kann Sohan Lal genau benennen: „Ich bin in einer Großfamilie aufgewachsen, in der mehrere Mitglieder an Universitäten arbeiten, aber es war nicht klar, dass ich diesen Weg ebenfalls einschlagen würde“, so Lal. „Der eigentliche Wendepunkt war eine kurze Lehrtätigkeit als Universitätsdozent in Indien, die mich dazu motivierte, zu promovieren und in die Forschung zu gehen. Der TU-Professor freut sich auf die Arbeit mit den neuen Kolleginnen und Kollegen und auf das Leben mit seiner Frau und zwei Kindern in Hamburg. Und neben Fahrradfahren und Lesen auf ein Hobby, das sich im windigen Hamburg gut ausüben lässt: Drachensteigen.
Sohan Lal will Computer und deren Verarbeitungseinheiten leistungsfähiger und energieeffizienter ges ...
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Criteria of this press release:
Journalists
Electrical engineering, Energy, Information technology
transregional, national
Miscellaneous scientific news/publications, Personnel announcements
German
Sohan Lal will Computer und deren Verarbeitungseinheiten leistungsfähiger und energieeffizienter ges ...
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