Alistarh Group

Verteilte Algorithmen und Systeme

Verteilung war im letzten Jahrzehnt ein wesentlicher Trend der Informatik: Prozessorarchitekturen sind mehrkernig, während Großsysteme für maschinelles Lernen und Datenverarbeitung über mehrere Maschinen oder sogar Datenzentren verteilbar sind. Die Alistarh-Gruppe arbeitet an Algorithmen, die diese Entwicklung nutzen können, indem sie skalierbare Software entwickelt – diese verbessert die Performance, sobald mehr Rechenleistung verfügbar ist.

Diese fundamentale Veränderung zu verteiltem Rechnen bringt aufregende offene Fragen mit sich: Wie gestalten wir Algorithmen, die jedes letzte Stück Performance aus der derzeitigen Generation der Computer-Architektur nutzen können? Wie entwickeln wir zukünftige Architekturen, um skalierbarere Algorithmen zu unterstützen? Gibt es klare Abstraktionen, um Hochleistungs-Verteilung für Programmierer zugänglich zu machen? Die Forschung der Alistarh-Gruppe konzentriert sich auf die Beantwortung dieser Fragen. Insbesondere ist die Gruppe daran interessiert, effiziente und praktische Algorithmen für grundlegende Probleme der verteilten Datenverarbeitung zu entwickeln, die inhärenten Grenzen verteilter Systeme zu verstehen und neue Wege zur Überwindung dieser Grenzen zu entwickeln. Ein besonderer Fokus in den letzten Jahren war das verteilte maschinelle Lernen.