ARM-Gründer: Die Lösung sind Millionen paralleler Rechenkerne

Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Bildquelle: Saad Faruque (CC BY-SA 2.0)
Die Entwicklung eines Prozessors, der es mit dem menschlichen Gehirn aufnehmen kann, ist zwar noch immer fast unvorstellbar - der Computer-Pionier Steve Furber hat aber durchaus Fortschritte bei der Entwicklung eines solchen Systems gemacht. Es geht dabei vor allem um die Vernetzung extrem vieler Kerne.
Gegenüber dem britischen Magazin The Register erklärte Furber, dass in unseren Köpfen fast 100 Milliarden Neuronen existieren, die alle zeitgleich aktiv sind. Und sie sind untereinander mit 10^15 Synapsen miteinander vernetzt. Übersetzt auf unsere Computing-Technik lasse das nur einen Schluss zu: "Der Weg vorwärts führt über die Parallelisierung. Es gibt keine andere Option", so Furber, der Mitte der 1980er Jahre zu den Entwicklern der ersten Acorn RISC Machine (ARM) gehörte und heute eine Professorenstelle innehat.

Er arbeitet daher seit einiger Zeit am SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture)-Projekt. Das Ziel besteht hier darin, eine riesige Zahl von Kernen direkt miteinander zu verbinden. Angefangen hatte man vor einiger Zeit mit hunderttausend Cores. "Die große Maschine ist jetzt bei einer halben Million Kernen angekommen", sagte Furber. Man verfüge zwar schon über weitergehende Komponenten, diese seien aber noch nicht richtig verdrahtet.

Im Prinzip geht es also wie auch bei der Weiterentwicklung von Supercomputern darum, immer mehr Kerne perfekt miteinander zu koppeln. Vom Ziel ist man aber noch ein gutes Stück entfernt. Das zeigt ein Vergleich, den Furber aufstellte: Wenn man vier Prozessoren auf einem Board zusammenschließt, hat man 72 ARM-Kerne, was dem Nervensystem einer Schnecke entspricht. 48 Chips bieten schon 864 Cores - oder das Gehirn eines kleinen Insekts. Mit 20.000 Kernen kommt man beim Frosch an, 100.000 Stück entsprechen der Leistung einer Maus.


Bis zum Menschen ist es sehr weit

Da könnte man annehmen, dass die rund 500.000 Kerne, die aktuell verdrahtet sind, schon einen deutlichen Unterschied machen würden. Furbes bremst hier aber: Um zumindest 1 Prozent der Leistung eines menschlichen Gehirns zu erreichen, muss man schon zehn Mäusegehirne verschmelzen - oder eben eine Million Cores. Bis also auch nur annähernd solche Parallel-Performances wie beim Menschen erreicht werden könnten, würde es sehr viel komplexere Architekturen erfordern.

Das Problem liegt hier dann nicht mehr nur darin, dass die Designs extrem komplex werden. Auch der Strombedarf wäre eine riesige Hürde - immerhin kann man ja nicht einfach Unmengen an Energie in die winzigen Strukturen der Chips pumpen. Ein theoretisch gedachter Supercomputer, der ebenso viele parallele Operationen wie das menschliche Gehirn vollziehen kann, würde allein schon 20 bis 30 Megawatt benötigen. Das entspricht dem Bedarf eines Ortes an der Schwelle zur Großstadt. Das echte menschliche Gehirn ist mit einem Bedarf von lediglich 20 Watt hingegen extrem effizient. Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Saad Faruque (CC BY-SA 2.0)
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