Forscher haben einen neuen KI-Chip entwickelt, der die Energieeffizienz gängiger Systeme um das Sechsfache steigert. Der Chip verwendet neuartige Materialsysteme und ahmt die Verarbeitungsmethoden biologischer neuronaler Netzwerke nach, um den Energieverbrauch drastisch zu reduzieren.
Durch den immer weitreichenderen Einsatz von KI-Systemen stehen wir bald vor einem Problem. Denn intelligente Algorithmen benötigen eine große Menge an Energie, um effizient Berechnungen auszuführen und Antwort auszugeben. Daher arbeiten Forscher weltweit an der nächsten Generation von Computerchips, um den Energieverbrauch mittelfristig zu senken.
Nun entwickelte ein Team einen neuen KI-Chip, der die Energieeffizienz gängiger Systeme um das Sechsfache steigert. Der Chip verwendet ein neuartiges Materialsystem und ahmt die Verarbeitungsmethoden biologischer neuronaler Netzwerke nach. Das soll den Energieverbrauch von KI-Technologien drastisch reduzieren. Sowohl das Ausführen von Rechenoperationen als auch die Datenspeicherung und Energieeffizienz sollen erheblich verbessert worden sein.
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KI-Chip: Höhere Energieeffizienz durch effektivere Datenübertragung
Die neuen Chips nutzen Memristoren, auch bekannt als Gedächtniswiderstände, die aus sogenannten Entropie-stabilisierten Oxiden (ESOs) bestehen. Dieses Materialsystem umfasst über ein halbes Dutzend Elemente und bietet fein abstimmbare Speicherkapazitäten.
Memristoren ähneln biologischen neuronalen Netzwerken, da sie keine externe Speicherquelle benötigen und keine Energie für die Datenübertragung verschwenden. Diese Technik macht KI-Aufgaben energieeffizienter als herkömmliche Zentralprozessoren. Ein weiterer Vorteil der ESO-basierten Chips ist die Verarbeitung zeitabhängiger Informationen.
Diese kommen etwa in dynamischen Inhalten, wie in Audio- und Videodaten, vor. Das funktioniert, da das System die Zusammensetzung der ESOs an unterschiedliche Zeitformate anpassen kann. Damit verarbeitet es Informationen in Echtzeit und kann Zusammenhänge erkennen.
KI benötigt zunehmende Menge an der weltweit verfügbarer Energie
Die KI-Chips könnten die Entwicklung künftiger Systeme mit Künstlicher Intelligenz maßgeblich beeinflussen. Durch den Einsatz von Memristoren sinkt der Energieverbrauch bei einer gesteigerten Effizienz. Das erscheint auch notwendig. Denn laut Prognosen könnte KI im Jahr 2027 ein halbes Prozent des weltweiten Energieverbrauchs verursachen. Das ist in etwa vergleichbar mit dem jährlichen Energieverbrauch der Niederlande.
Die Fortschritte könnten die Umweltbelastung durch den steigenden Energiebedarf von KI-Systemen reduzieren und deren Leistungsfähigkeit erhöhen. Schließlich dürften intelligente Algorithmen auch in Zukunft eine entscheidende Rolle spielen und viele Prozesse in unserem Alltag vereinfachen.
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