MIT: Neuer KI-Prozessor soll bis zu 95 Prozent Energie einsparen

Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Bildquelle: Saad Faruque (CC BY-SA 2.0)
An der renommierten Technologie-Universität MIT hat man nun offenbar einen Durchbruch bei der Arbeit mit Neuronalen Netzen geschafft. Ein neuer Prozessor soll Berechnungen auf Grundlage dieser Strukturen wesentlich schneller und vor allem sehr viel energieeffizienter hinbekommen.
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Neuronale Netze bilden die Grundlage all der modernen KI-Anwendungen, die auf dem Maschinenlernen basieren. Die Nachbildungen selbstorganisierter Nervenstrukturen in Software benötigt aber ziemlich große und komplexe Simulationen. Die Berechnungen sind daher sehr energiehungrig. Abgesehen von kleineren Anwendungen laufen entsprechende Dienste daher fast immer in Datenzentren und sind so vom Smartphone aus nur mit Datenverbindungen nutzbar.

Wie man seitens des MIT nun mitteilte, könnte man moderne KIs aber durchaus auch auf mobilen Geräten betreiben, wenn der richtige Prozessor zum Einsatz kommt. Einen solchen will man nun entwickelt haben. Der Chip soll die fraglichen Algorithmen drei bis sieben Mal schneller verarbeiten können und dabei bis zu 95 Prozent weniger Energie verbrauchen, hieß es.

Alle auf einmal statt hin und her

Das Problem besteht im Grunde darin, dass die Technologie nicht besonders gut mit den derzeitigen Prozessor-Architekturen zusammenpasst. Denn in CPUs und auch GPUs finden sich mehrere Speicherschichten wieder und die eigentlichen Rechenbereiche müssen ständig Daten aus diesen herausholen und die Ergebnisse hineinschreiben. MIT-Ingenieure haben nun allerdings die eigentlichen Rechenschaltkreise mit dem Speicher kombiniert, so dass die Übertragungsmechanismen weitgehend wegfallen können. Das spart eine Menge Zeit und Energie.

Ganz grob gesagt funktionieren Neuronale Netze so, dass zahlreiche miteinander verwobene Knoten vorhanden sind. Das Training bewirkt, dass die Prioritäten der einzelnen Knoten variiert. Ganz ähnlich, wie es bei den Synapsen im Gehirn der Fall ist. Um die Gewichtung mehrerer Knoten zu verändern, mussten diese bisher stets aus dem Speicher geholt und nach der Aktualisierung des Wertes wieder zurückgeschrieben werden. Die neue Chip-Architektur erlaubt es hingegen, 16 Knoten direkt im Speicher auf einmal in ihrer Gewichtung zueinander zu verändern. Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Künstliche Intelligenz, Ki, Gehirn, Denken, Kopf Saad Faruque (CC BY-SA 2.0)
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