Neue ECRAM-Technologie: Revolution in der KI-Ausbildung durch fortschrittliche Halbleiterforschung

BerlinForschern der POSTECH und der Korea University ist es gelungen, die Halbleitertechnologie zu verbessern, indem sie Electrochemical Random Access Memory (ECRAM) zur Steigerung von KI-Berechnungen einsetzten. Diese Innovation hilft, die Beschränkungen aktueller digitaler Hardware wie CPUs und GPUs zu überwinden, die Schwierigkeiten haben, mit der schnellen Entwicklung der KI, einschließlich generativer KI-Anwendungen, mitzuhalten.

Hier sind einige wichtige Punkte:

• Das Forschungsteam besteht aus Professor Seyoung Kim, Kyungmi Noh, Hyunjeong Kwak und Professor Hyung-Min Lee.
• ECRAM-Geräte passen die elektrische Leitfähigkeit durch Ionentransport an.
• Die Geräte verwenden eine Drei-Terminal-Struktur für effiziente Lese-/Schreibvorgänge.
• Die ECRAM-Geräte des Teams wurden in einem 64×64-Array gefertigt, was eine bedeutende Verbesserung gegenüber dem vorherigen 10×10-Array darstellt.

Analog-Hardware passt den Widerstand von Halbleitern durch äußere Spannung oder Strom an. Dadurch kann sie KI-Aufgaben gleichzeitig über ein cross-point array abwickeln. Obwohl Analog-Hardware für spezielle Aufgaben und kontinuierliche Daten gut geeignet ist, hat sie Schwierigkeiten, die vielfältigen Anforderungen an Lernen und Inferenz in Berechnungen zu bewältigen.

Das Forscherteam meisterte diese Herausforderungen durch die Entwicklung von ECRAM-Geräten, welche die elektrische Leitfähigkeit durch Ionen-konzentration steuern und getrennte Wege für das Lesen und Schreiben von Daten nutzen. Diese innovativen Geräte verbrauchen dabei nur wenig Energie. Das Team stellte ein 64×64-Array von ECRAM-Geräten her – das größte bisher dokumentierte. Die Ergebnisse zeigten hervorragende elektrische Leistung, zuverlässiges Schalten, hohe Erfolgsrate und Konsistenz.

Die Forscher setzten den fortschrittlichen Tiki-Taka-Algorithmus auf ihrer leistungsfähigen Hardware ein, wodurch die Präzision des Trainings von KI-Neuronalen Netzen verbessert wurde. Sie stellten fest, dass die Trainingsmethode der Hardware die Gewichtungen stabil hält und die neuronalen Netzwerke nicht überlastet. Diese Entdeckung ist ein bedeutender Schritt zur möglichen Kommerzialisierung der Technologie.

Diese Innovation könnte die Berechnung von Künstlicher Intelligenz revolutionieren. Digitale Hardware ist in Bezug auf Energieverbrauch und Skalierbarkeit eingeschränkt. Eine analoge Lösung auf Basis von ECRAM könnte energieeffizienter und besser skalierbar für KI sein. Die dreipolige Struktur, die stromsparende Operationen ermöglicht, ist vielversprechend für groß angelegte Anwendungen.

Professor Seyoung Kim erläuterte, wie große Arrays und spezialisierte KI-Algorithmen aktuelle digitale Methoden in Bezug auf Leistung und Energieeffizienz übertreffen könnten. Diese Forschung könnte zu neuen KI-Trainingstechnologien führen, die komplexere und umfangreichere KI-Modelle bewältigen können.

Die Studie wurde von mehreren koreanischen Organisationen unterstützt, darunter das Ministerium für Handel, Industrie und Energie sowie KEIT. Die Zusammenarbeit zwischen Universitäten und Unternehmen zeigt ein starkes Engagement zur Verbesserung der Halbleitertechnologie für KI. Diese Fortschritte könnten bald zu bedeutenden kommerziellen Anwendungen führen, da sich KI in vielen Bereichen rapide verbreitet.

Der Einsatz von ECRAM-Geräten in analoger Hardware kann die Effizienz und Skalierbarkeit der KI-Berechnung im Vergleich zur aktuellen digitalen Hardware erheblich steigern. Das Projektteam weist auf eine vielversprechende Zukunftsrichtung für die KI-Technologie hin.