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pte20210112021 Technologie/Digitalisierung, Forschung/Entwicklung

KI auf Smartphones mit neuen Hybridchips

Wissenschaftler der Stanford University lösen Problem des übermäßigen Energieverbrauchs


Mikrochip mit Ein- und Ausgängen (Symbolbild: CC0 Public Domain)
Mikrochip mit Ein- und Ausgängen (Symbolbild: CC0 Public Domain)

Stanford (pte021/12.01.2021/13:30) - Forscher der Stanford University http://stanford.edu um Elektrotechniker H.-S. Philip Wong haben ein neues System für Smartphones entwickelt, mit dem sich KI-Aufgaben schneller und mit weniger Energie ausgeführen lassen. Es besteht aus acht Hybridchips, die in sich einem Prozessor und einem Datenspeicher vereinen.

Acht Hybridchips in Aktion

Die Speicher sind RRAM-Weiterentwicklungen hin zu einem Datenspeicher, der seine Informationen behält, auch wenn er nicht mit Energie versorgt wird. Er befindet sich auf dem gleichen Chip wie der Prozessor, sodass Datenaustausch mit extrem geringem Energieaufwand möglich ist. Kombiniert bewältigen die acht Hybridchips KI-Funktionen, ohne die Batterie übermäßig zu strapazieren. Kommerzialisieren lassen soll sich das neue System in drei bis fünf Jahren.

Entwickelt wurde das System im Rahmen der Electronics Resurgence Initiative, einem 1,5-Mrd.-Dollar-Programm, das von der Defense Advanced Research Projects Agency http://darpa.mil gesponsert wird. Die Initiative, die vor über 50 Jahren zur Entstehung des Webs beigetragen hat, unterstützt Forschungen, die das Mooresche Gesetz umgehen. Es besagt, dass sich die Komplexität integrierter Schaltkreise spätestens alle 24 Monate verdoppelt. Doch es ist nicht möglich, die Transistoren immer weiter schrumpfen zu lassen.

Erfolgreiche Simulationen

Das Acht-Chip-System des Teams ist erst der Anfang. In Simulationen konnten die Forscher zeigen, dass Systeme mit 64 Hybridchips KI-Anwendungen siebenmal schneller ausführen können als aktuelle Prozessoren. Dabei begnügen sie sich mit einem Siebtel der Energie. Das Team, dem auch der Doktorand Robert Radway angehört, hat zudem neue Algorithmen entwickelt, um vorhandene KI-Programme so anzupassen, dass sie von den Hybrid-Systemen verarbeitet werden können.

(Ende)
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