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Die Technische Universität Dresden, die University of Manchester, die Racyics GmbH und Globalfoundries (GF) gaben heute das so genannte Tapeout des SpiNNaker2-Chips bekannt – eines neuen Chips für künstliche Intelligenz, der vom menschlichen Gehirn inspiriert ist.
Basierend auf der von der Universität Manchester entwickelten SpiNNaker-Infrastruktur, der an der TU Dresden realisierten hybriden KI-Architektur, der adaptiven Body-Bias-IP-Plattform ABX von Racyics und unter Verwendung der 22FDX-Lösung von Globalfoundries ist SpiNNaker2 ein neuromorpher KI-Echtzeitprozessor mit beispielloser Effizienz und einer Latenzzeit von unter einer Millisekunde für ereignisbasierte Systeme entstanden.
SpiNNaker2 ist unter Echtzeitbetrieb für eine Skalierung bis zu einem Cloud-System mit 70.000 Chips ausgelegt und damit ein Schlüsselbaustein für Echtzeit-KI bei extrem hohen Datenraten. SpiNNaker2 wird einen disruptiven Einfluss auf KI-Anwendungen wie Smart Cities, 5G, taktiles Internet und autonomes Fahren haben, weil keine andere aktuelle Hardware die gleichzeitigen Anforderungen an niedrige Latenz, hohen Durchsatz und Energieeffizienz abdeckt. Die komplette 10-Millionen-Prozessor-Maschine SpiNNaker2, genannt „SpiNNcloud“, wird an der TU Dresden zu Forschungszwecken eingesetzt. Parallel dazu will das Startup „SpiNNcloud Systems GmbH“ SpiNNaker2 kommerziell verfügbar machen.
Künstliche Intelligenz hat einen immer größeren Einfluss auf unser tägliches Leben. Aktuelle KI-Hardware und -Algorithmen sind jedoch nur teilweise vom menschlichen Gehirn inspiriert. Selbst die beste KI-Hardware ist derzeit noch weit von dem 20-Watt-Stromverbrauch, der geringen Latenzzeit und der beispiellosen Verarbeitungsleistung mit hohem Durchsatz entfernt, die das menschliche Gehirn bietet.
SpiNNaker2 ist ein Multiprozessorsystem für die ereignisbasierte Echtzeitverarbeitung sowohl klassischer KI als auch künftiger ereignisbasierter Berechnungsparadigmen, die von der ganzheitlich Effizienz-optimierten und bedarfsorientierten Verarbeitung des Gehirns inspiriert sind. SpiNNaker2 wurde im Rahmen des EU Forschungsprojekts „Human Brain Project“ entwickelt. Das Rückgrat des Systems bildet eine maßgeschneiderte, leichtgewichtige Kommunikationsinfrastruktur, die von Edge-Geräten bis hin zu großen Server-Cloud-Anwendungen skaliert werden kann, ohne die inhärente Verlangsamung zu erleiden, die normalerweise bei der Skalierung von Berechnungen auf Cloud-Größe auftritt.
Prof. Steve Furber (University of Manchester): "Wenn wir in Zukunft das volle Potenzial von KI ausschöpfen wollen, gibt es noch viel von der Biologie zu lernen. SpiNNaker2 wurde entwickelt, um die Kluft zwischen realistischen Gehirnmodellen und KI zu überbrücken, so dass beide zunehmend voneinander profitieren können."
Mit dem SpiNNaker2-Chip soll an der TU Dresden eine SpiNNcloud mit 70.000 Chips und 10 Millionen Kernen aufgebaut werden, die mit lokalen Initiativen wie dem Exzellenzcluster CeTI sowie weiteren nationalen und internationalen Partnern Anwendungen erforschen soll, die vom autonomen Fahren über die Datenverarbeitung in Echtzeit in einer Smart City, taktilen Internetanwendungen bis hin zur biomedizinischen Verarbeitung reichen.
"Unser ganzheitliches, sparsamkeitsoptimiertes Systemdesign, kombiniert mit einem einzigartigen hybriden KI-Framework, ermöglicht Echtzeit-KI in einem noch nie dagewesenen Ausmaß. Wir werden mit der SpiNNaker2-Maschine an der TU Dresden Spitzenforschung zu neuartigem maschinellem Lernen betreiben, sind aber auch stolz darauf, diese einzigartige KI über unser Startup SpiNNcloud Systems kommerziell anbieten zu können", erklärt Prof. Christian Mayr, Inhaber der Professur für Hochparallele VLSI-Systeme und Neuromikroelektronik an der Fakultät Elektrotechnik und Informationstechnik an der TU Dresden.
SpiNNaker2 wurde im 22FDX Ecosystem unter Verwendung der Adaptive Body Biasing IP-Plattform (ABX) der Racyics GmbH realisiert, um das volle Potenzial von 22FDX zu nutzen. Diese IP-Plattform ermöglicht SpiNNaker2 den Betrieb am minimalen Energiepunkt der Verarbeitungseinheiten bei 0,50 V mit zusätzlicher Unterstützung von dynamischer Spannungs- und Frequenzskalierung für hohe Leistung bei Bedarf. Damit nutzt SpiNNaker2 die fortschrittlichen Stromspareigenschaften von 22FDX, der Flagship-Technologie von Globalfoundries Dresden. Das komplette Chipdesign wurde vom Team der TU Dresden unter Verwendung von makeChip durchgeführt, einer Designumgebung für 22FDX, die von Racyics angeboten wird. Dieser Ansatz war für die akademische Gruppe entscheidend, um die sogenannte Lab-to-Fab-Lücke zu schließen und ein sehr komplexes System-on-Chip für die Serienproduktion erfolgreich zu realisieren.
22FDX, die 22nm FD-SOI Halbleitertechnologie von GF, mit ihrer Standby Leistung auf Weltrekordniveau, niedrigen Kosten und optimiertem Transistorverhalten, erweist sich als die ideale Basis für Cutting-Edge Artificial Intelligence. Der auf 22FDX basierende SpiNNaker2 Chip zeigt die Synergien, die möglich sind, wenn europäische Cutting-Edge KI-Forschung auf europäische Halbleitertechnologie trifft: Erstmals wird die bestehende Lücke zwischen rein auf numerische Performance optimierte KI und echter Gehirn-inspirierter KI geschlossen.
"Als weltweit führende Spezial-Foundry ermöglicht Globalfoundries Weltklasse-Teams, kommerzielle Durchbrüche zu erzielen. SpiNNaker2 ist ein greifbarer Beweis für die herausragende Leistung, die durch die Kombination der neuesten Fortschritte in gehirninspirierter künstlicher Intelligenz und unserer hochleistungsfähigen 22FDX-Technologie erreicht wird", sagt Dr. Manfred Horstmann, Leiter von Globalfoundries Dresden.
Globalfoundries
Karin Raths
E-Mail: karin.raths@globalfoundries.com
TU Dresden
Prof. Christian Mayr
E-Mail: christian.mayr@tu-dresden.de
University of Manchester
Jordan Kenny
E-Mail: jordan.kenny@manchester.ac.uk
Racyics GmbH
Holger Eisenreich
E-Mail: eisenreich@racyics.de
SpiNNcloud Systems GmbH
Christian Eichhorn
E-Mail: christian.eichhorn@spinncloud.com
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten, Wissenschaftler
Elektrotechnik
überregional
Forschungsergebnisse, Kooperationen
Deutsch
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