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Zurich
Gestern
Masterarbeit
- 25 Februar 2026
- 100%
- Zurich
Job-Zusammenfassung
Erlebe die Herausforderung einer Masterarbeit bei IBM Zurich. Nutze die Chance auf praktische Erfahrungen in einem innovativen Umfeld.
Aufgaben
- Entwickle neue cuDF-Operatoren für effiziente GPU-Nutzung.
- Analysiere SQL-Abfragen und Identifiziere Optimierungspotenziale.
- Führe umfassende Tests zur Bewertung der Performance durch.
Fähigkeiten
- C++ und Python Kenntnisse sind erforderlich, SQL-Grundkenntnisse von Vorteil.
- Erfahrung in Datenverarbeitungssystemen und GPU-Programmierung.
- Fähigkeit zu selbstständigem Lernen und Arbeiten.
Ist das hilfreich?
Über den Job
Masterarbeit
Arbeitsort Zürich - Region Zürich - SchweizKategoriePositionVeröffentlicht24. Februar 2026Masterarbeit
Velox ist eine leistungsstarke, Open-Source-Ausführungs-Engine für groß angelegte Datenverarbeitungs-Workloads, einschließlich der Ausführung von SQL-Abfragen. Sie bietet ein modulares, operatorbasiertes Ausführungsmodell, in dem relationale Abfragepläne als Kompositionen von Operatoren aus primitiven Operationen ausgedrückt werden. Kürzlich haben GPU-beschleunigte Datenverarbeitungs-Frameworks wie NVIDIA cuDF erhebliche Leistungsverbesserungen gezeigt; dennoch bestehen noch Lücken zwischen den von cuDF bereitgestellten Abstraktionen und den Operatoranforderungen moderner SQL-Engines.
Das Ziel dieses Projekts ist es, systematisch neuartige cuDF-Operatoren zu entdecken, zu entwerfen und zu implementieren, die besser zu den in der Velox-Abfrageausführung auftretenden Berechnungsmustern passen. Der Studierende wird eine arbeitslastgetriebene Analyse und automatisierte Operator-Entdeckungstools wie OpenEvolve (oder verwandte Techniken) verwenden, um SQL-Abfragepläne und Ausführungsspuren zu untersuchen, wiederkehrende Berechnungsmotive zu identifizieren und neue GPU-native Operatoren vorzuschlagen. Ein zentrales Thema des Projekts ist die Erforschung von Operatorabstraktionsebenen, wobei Fragen untersucht werden wie: Was macht einen sinnvollen Operator aus, der mit einer oder mehreren GPUs ausgeführt wird? Wie grob- oder feinkörnig sollten diese Operatoren sein? Wie beeinflusst die Granularität der Operatoren Leistung, Allgemeingültigkeit und Wartbarkeit?
Die neu entwickelten cuDF-Operatoren werden durch GPU-gestützte Operatorimplementierungen in Velox integriert und durch umfassende Unit- und Integrationstests begleitet. Ihre Wirksamkeit wird mit dem branchenüblichen TPC-H-Benchmark bewertet.
Die Position soll für die Dauer eines Semesters bei IBM Research in Zürich stattfinden. Der früheste Starttermin ist August 2026. Bitte beachten Sie, dass diese Position unbezahlt ist.
Anforderungen
Bevorzugte Erfahrung/Fähigkeiten
Erwartete Projektschritte
Wir ermutigen und unterstützen Studierende aktiv, auf erstklassigen Konferenzen wie NeurIPS, VLDB zu veröffentlichen. Wir erwarten, dass die Ergebnisse dieses Projekts auch zu einem Open-Source-Beitrag führen.
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für die Förderung von Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie werden Teil eines offenen, multikulturellen Forschungsumfelds, das unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsbedingungen unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen zu einem beruflichen Erfolg zu verhelfen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu erhalten.
Wie bewerben Sie sich
Wenn Sie an dieser Position interessiert sind, senden Sie bitte Ihre Bewerbung über den untenstehenden Button ein.
Entdeckung und Gestaltung neuer cuDF-Operatoren zur Unterstützung einer effizienten Velox-Ausführung auf GPUs
Ref. 2026_008Velox ist eine leistungsstarke, Open-Source-Ausführungs-Engine für groß angelegte Datenverarbeitungs-Workloads, einschließlich der Ausführung von SQL-Abfragen. Sie bietet ein modulares, operatorbasiertes Ausführungsmodell, in dem relationale Abfragepläne als Kompositionen von Operatoren aus primitiven Operationen ausgedrückt werden. Kürzlich haben GPU-beschleunigte Datenverarbeitungs-Frameworks wie NVIDIA cuDF erhebliche Leistungsverbesserungen gezeigt; dennoch bestehen noch Lücken zwischen den von cuDF bereitgestellten Abstraktionen und den Operatoranforderungen moderner SQL-Engines.
Das Ziel dieses Projekts ist es, systematisch neuartige cuDF-Operatoren zu entdecken, zu entwerfen und zu implementieren, die besser zu den in der Velox-Abfrageausführung auftretenden Berechnungsmustern passen. Der Studierende wird eine arbeitslastgetriebene Analyse und automatisierte Operator-Entdeckungstools wie OpenEvolve (oder verwandte Techniken) verwenden, um SQL-Abfragepläne und Ausführungsspuren zu untersuchen, wiederkehrende Berechnungsmotive zu identifizieren und neue GPU-native Operatoren vorzuschlagen. Ein zentrales Thema des Projekts ist die Erforschung von Operatorabstraktionsebenen, wobei Fragen untersucht werden wie: Was macht einen sinnvollen Operator aus, der mit einer oder mehreren GPUs ausgeführt wird? Wie grob- oder feinkörnig sollten diese Operatoren sein? Wie beeinflusst die Granularität der Operatoren Leistung, Allgemeingültigkeit und Wartbarkeit?
Die neu entwickelten cuDF-Operatoren werden durch GPU-gestützte Operatorimplementierungen in Velox integriert und durch umfassende Unit- und Integrationstests begleitet. Ihre Wirksamkeit wird mit dem branchenüblichen TPC-H-Benchmark bewertet.
Die Position soll für die Dauer eines Semesters bei IBM Research in Zürich stattfinden. Der früheste Starttermin ist August 2026. Bitte beachten Sie, dass diese Position unbezahlt ist.
Anforderungen
- Fundierte Kenntnisse in C++ und Python;
- Erfahrung mit Benchmarking und Performance-Profiling;
- Grundkenntnisse in Datenbanken und SQL;
- Selbstständige Lern- und Arbeitsfähigkeit.
Bevorzugte Erfahrung/Fähigkeiten
- Erfahrung mit SQL-Engines, Datenverarbeitungssystemen oder GPU-Programmierung (CUDA, cuDF, RAPIDS usw.);
- Vertrautheit mit Abfrageausführung, relationaler Algebra, spaltenorientierten Datenlayouts und Speicherverwaltung;
- Vertrautheit mit Abfrageoptimierung, Compiler-Techniken oder IR-basierten Systemen;
- Frühere Forschungserfahrung oder Veröffentlichungen in den Bereichen Systeme, Datenbanken oder Hochleistungsrechnen.
Erwartete Projektschritte
- Studium der Velox-Architektur und ihres Operator-Ausführungsmodells.
- Überprüfung der cuDF-Primitiven und ihrer aktuellen Nutzungsmuster in der SQL-Ausführung.
- Analyse von SQL-Workloads und Ausführungsspuren (TPC-H), um Ineffizienzen und fehlende Abstraktionen zu identifizieren, z. B. Rückfälle auf CPU-Ausführung, häufige Operationssequenzen.
- Entdeckung wiederkehrender Berechnungsmuster und Kandidatenoperatoren.
- Systematische Erforschung von Operatorabstraktionsebenen, Definition und Bewertung alternativer Operatorgrenzen.
- Entwurf und Implementierung neuer cuDF-Operatoren und Integration in Velox.
- Entwicklung von Unit- und Integrationstests zur Sicherstellung von Korrektheit und Robustheit.
- Bewertung der Leistung mit dem TPC-H-Benchmark, Analyse von Durchsatz, Kernel-Effizienz und Speicherverhalten.
- (Stretch-Ziel) Ableitung allgemeiner Prinzipien für das Operator-Design und Vorbereitung der Ergebnisse zur Veröffentlichung.
Wir ermutigen und unterstützen Studierende aktiv, auf erstklassigen Konferenzen wie NeurIPS, VLDB zu veröffentlichen. Wir erwarten, dass die Ergebnisse dieses Projekts auch zu einem Open-Source-Beitrag führen.
Vielfalt & Arbeitsumfeld
IBM engagiert sich für die Förderung von Vielfalt und Inklusion am Arbeitsplatz. Sie werden Teil eines offenen, multikulturellen Forschungsumfelds, das unterschiedliche Perspektiven schätzt und flexible Arbeitsbedingungen unterstützt. Unser Ziel ist es, allen Geschlechtern und Hintergründen zu einem beruflichen Erfolg zu verhelfen und gleichzeitig eine gesunde Work-Life-Balance zu erhalten.
Wie bewerben Sie sich
Wenn Sie an dieser Position interessiert sind, senden Sie bitte Ihre Bewerbung über den untenstehenden Button ein.
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