Analoge Halbleitertechnik revolutioniert KI-Training und steigert Effizienz

BerlinEin Forschungsteam der POSTECH und der Korea University hat die KI-Verarbeitung durch den Einsatz analoger Hardware verbessert. Sie zeigten, dass elektrochemische Speicherelemente (ECRAM) die Leistung von KI-Systemen steigern können. Dieser Fortschritt zielt darauf ab, die Begrenzungen herkömmlicher digitaler Hardware wie CPUs und GPUs zu überwinden, die Schwierigkeiten haben, KI-Anwendungen zu skalieren.

Wichtige Merkmale der neuen Technologie:

• Analoge Hardware nutzt eine Kreuzpunktanordnung für parallele Verarbeitung.
• ECRAM-Geräte steuern die elektrische Leitfähigkeit durch Ionenbewegung.
• Die Technologie bietet eine Dreipolkonstruktion für energieeffizienten Betrieb.
• Das Forschungsteam stellte erfolgreich ein 64x64 ECRAM-Array her.

Eine Studie in Science Advances zeigt, dass ECRAM-Geräte, die in einem 64×64-Raster angeordnet sind, hervorragende elektrische Leistung und Schaltfähigkeiten besitzen. Zudem wiesen sie hohe Erfolgsraten und Konsistenz auf. Dies ist bemerkenswert, da frühere Arrays nur 10×10 groß waren. Durch den Einsatz des raffinierten Lernverfahrens Tiki-Taka-Algorithmus konnte die Genauigkeit beim Training von KI-Neuronalen Netzwerken verbessert werden.

Ein wesentlicher Bestandteil dieser Forschung ist, wie die Hardware das "Gewicht" behält, also das Lernen präzise bleibt, ohne das neuronale Netzwerk zu überladen. Im Gegensatz zu herkömmlichem Halbleiterspeicher ist das dreiteilige System von ECRAM zum Lesen und Schreiben von Daten effizienter und verbraucht weniger Energie. Dies ist besonders wichtig für kommerzielle Anwendungen, bei denen Energieeinsparung von großer Bedeutung ist.

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Diese Forschung könnte die Berechnungen von KI erheblich beeinflussen. Analoge Hardware ermöglicht parallele Verarbeitung, was digitale Hardware nicht so effektiv leisten kann. Besonders vorteilhaft ist dies für Aufgaben, die kontinuierliche Datenverarbeitung erfordern. Es könnte Fortschritte in vielen Bereichen der KI mit sich bringen, einschließlich generativer KI und effizienterer maschineller Lernmodelle.

Die Unterstützung des Ministeriums für Handel, Industrie und Energie sowie anderer Gruppen unterstreicht die Bedeutung dieser Forschung für die industrielle Technologie und die Entwicklung von Halbleitern. Analog-Hardware für KI hat das Potenzial, die Branche zu revolutionieren, indem sie eine skalierbarere und effizientere Methode zur Durchführung von KI-Berechnungen bietet.

Der erfolgreiche Einsatz von ECRAM-Geräten in großem Umfang zeigt ihr Potenzial für den kommerziellen Gebrauch und deutet darauf hin, dass analoge Hardware Vorteile gegenüber digitalen Lösungen für das Training und die Aufgaben von KI bieten könnte. Diese Entwicklung treibt nicht nur die Technologie voran, sondern schafft auch neue Möglichkeiten, die Effizienz von KI zu steigern.