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Künstliche Intelligenz Forscher entwickeln energieeffizienten Mixed-Signal KI-Beschleuniger

Quelle: Fraunhofer IIS 1 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
TURCK GmbH
Schneider Electric GmbH
a.b.jödden gmbh

KI hat viele Vorteile, doch sie benötigt Rechenpower und damit Energie. Forscher wollen diesen Ressourcenverbrauch nun minimieren.

Adelia Gen 2 könnte zukünftig genutzt werden, um beispielsweise Vorhofflimmern über Smartwatches zu erkennen oder KI-gestützte Sensordatenklassifizierung lokal am Sensorsystem durchzuführen.(Bild: Shuo - stock.adobe.com)
Adelia Gen 2 könnte zukünftig genutzt werden, um beispielsweise Vorhofflimmern über Smartwatches zu erkennen oder KI-gestützte Sensordatenklassifizierung lokal am Sensorsystem durchzuführen.
(Bild: Shuo - stock.adobe.com)

Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS hat einen der ersten Mixed-Signal-Inferenz-Beschleuniger entwickelt. Laut einer Mitteilung nutzt der KI-Inferenzbeschleuniger-Chip „Adelia Gen 2“ analoges In-Memory Computing, um stromsparend und energieeffizient tiefe Neuronale Netze (DNNs) zu verarbeiten. So kann der Chip komplexe Aufgaben mit künstlicher Intelligenz (KI) energieeffizient durchführen. Dies wird erreicht, indem die energieeffiziente analoge Schaltungstechnik zur Berechnung von Multiply-and-Accumulate-Operationen mit der Flexibilität von digitalen Systemen in einem Mixed-Signal-System bestehend aus sechs NPUs (Neural Processing Units) kombiniert wird, so die Forscher. Damit sei der Chip einer der ersten seiner Art, der sowohl skalierbar als auch voll konfigurierbar ist.

Etablierte Systeme nutzen üblicherweise noch rein digitale Inferenz-Beschleuniger als Grundlage für die Entscheidung der KI, heißt es weiter. Diese digitalen Beschleuniger seien aber vergleichsweise energieintensiv und langsamer als analoge. Durch Kombination von analogem und digitalem Computing werde die Inferenz-Erzeugung im Vergleich mit rein digitalen Beschleunigern jedoch um den Faktor zehn effizienter.

Profitieren können von der KI vor allem batteriebetriebene Systeme, bei denen eine lange Batterielaufzeit benötigt wird. Außerdem seien die Latenzzeiten von Adelia sehr gering. Der Chip kann damit laut den Forschern in unterschiedlichen Anwendungsfeldern eingesetzt werden, wie autonome Systeme, Edge-AI, Smart Industry, Healthcare, Audio, Smart Sensors, Smart Wearables oder Communication Systems. Als nächsten Schritt möchten die Forscher Keyword-Spotting auf Adelia Gen 2 ausführen, um stromsparende Spracherkennung zu ermöglichen.

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