Leistung des KI-Chips der nächsten Generation verdoppelt? Neue Technologie könnte das menschliche Gehirn nachahmen, um Energie zu sparen …

Berichten zufolge hat ein Forschungsteam um Professor Hussam Amrouch von der Technischen Universität München (TUM) eine Architektur entwickelt, die für künstliche Intelligenz genutzt werden kann und doppelt so leistungsfähig ist wie ähnliche In-Memory-Computing-Methoden.

Neueste Forschungsergebnisse wurden kürzlich im Magazin „Nature“ veröffentlicht. Es wird gesagt, dass die innovative neue Chip-Technologie Datenspeicher- und Verarbeitungsfunktionen integriert und so die Effizienz und Leistung erheblich verbessert. Die vom menschlichen Gehirn inspirierten Chips werden voraussichtlich innerhalb von drei bis fünf Jahren kommerziell verfügbar sein und erfordern eine interdisziplinäre Zusammenarbeit, um die Sicherheitsstandards der Industrie zu erfüllen.

Es wird berichtet, dass das Amrouch-Team ein neues Rechenmodell unter Verwendung einer speziellen Schaltung namens ferroelektrischer Feldeffekttransistor (FeFET) angewendet hat. Innerhalb weniger Jahre könnte sich dies als anwendbar auf generative künstliche Intelligenz, Deep-Learning-Algorithmen und Robotikanwendungen erweisen.

Ihre Grundidee ist einfach: Früher wurden Chips nur für Berechnungen auf Transistoren verwendet, mittlerweile dienen sie auch der Datenspeicherung. Das spart Zeit und Aufwand. Amrouch sagte: „Dadurch hat sich auch die Leistung des Chips verbessert.“

Da die menschlichen Bedürfnisse immer besser werden, müssen zukünftige Chips schneller und effizienter sein als die bisherigen. Daher können sie sich nicht schnell erhitzen. Dies ist unerlässlich, wenn sie Anwendungen wie Echtzeit-Computing während des Flugs von Drohnen unterstützen sollen.

Forscher sagen, dass solche Aufgaben für Computer sehr komplex und energieaufwendig sind

Diese zentralen Anforderungen an den Chip lassen sich mit dem mathematischen Parameter TOPS/W zusammenfassen: „Terahertz-Operationen pro Sekunde pro Watt“. Dies kann als wichtiger technischer Indikator für zukünftige Chips angesehen werden: Wie viele Teraflops an Operationen (TOP) kann der Prozessor pro Sekunde (S) ausführen, wenn er ein Watt (W) Leistung bereitstellt

Dieser neue Chip mit künstlicher Intelligenz kann 885 TOPS/W liefern. Damit ist er doppelt so leistungsstark wie vergleichbare KI-Chips, einschließlich der MRAM-Chips von Samsung. Die Betriebsgeschwindigkeit derzeit gebräuchlicher CMOS-Chips (Complementary Metal Oxide Semiconductor) liegt zwischen 10 und 20 TOPS/W.

Konkret haben die Forscher die Prinzipien der modernen Chip-Architektur vom Menschen übernommen. „Im Gehirn verarbeiten Neuronen Signale und Synapsen erinnern sich an diese Informationen“, sagte Amrouch und beschrieb, wie Menschen in der Lage sind, komplexe Zusammenhänge zu lernen und sich daran zu erinnern.“

Um dies zu erreichen, verwendet der Chip „ferroelektrische“ (FeFET) Transistoren. Dieser elektronische Schalter verfügt über die einzigartige zusätzliche Eigenschaft, die Polarität umzukehren, wenn Spannung angelegt wird, sodass er Informationen auch dann speichern kann, wenn die Stromversorgung unterbrochen wird. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Daten gleichzeitig zu speichern und zu verarbeiten

Amrouch glaubt: „Wir können jetzt effiziente Chipsätze für Anwendungen wie Deep Learning, generative künstliche Intelligenz oder Robotik bauen, bei denen Daten dort verarbeitet werden müssen, wo sie erzeugt werden

.“

Professoren des Münchner Instituts für Integrierte Robotik und Maschinelle Intelligenz (MIRMI) der Technischen Universität München gehen jedoch davon aus, dass es noch mehrere Jahre dauern wird, bis dieses Ziel erreicht ist. Er geht davon aus, dass der erste praxistaugliche Speicherchip frühestens in drei bis fünf Jahren verfügbar sein wird

Umgeschriebener Inhalt: Zitiert aus Financial Associated Press

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