China baut ersten dedizierten KI-Chip mit „Kohlenstoffnanoröhren“

China stellt den ersten dedizierten KI-Chip mit „Kohlenstoffnanoröhren“ her. Foto 1

Im Gegensatz zu herkömmlichem TPU verwendet der rote Computerchip erstmals Kohlenstoffnanoröhren – winzige zylindrische Strukturen aus sechseckig angeordneten Kohlenstoffatomen – anstelle von herkömmlichen Halbleitermaterialien wie Silizium. (Bild: Sankai)

KI-Modelle sind datenintensiv und erfordern hohe Rechenleistung. Dies stellt ein erhebliches Hindernis für das Training und die Skalierung von Machine-Learning-Modellen dar, insbesondere angesichts der steigenden Nachfrage nach KI-Anwendungen. Deshalb arbeiten Wissenschaftler an der Entwicklung neuer Komponenten – von Prozessoren bis hin zum Computerspeicher –, die bei der Ausführung der erforderlichen Berechnungen weniger Energie verbrauchen.

Um diese Herausforderung zu meistern, entwickelten Google-Wissenschaftler 2015 TPUs. Diese speziellen Chips fungieren als dedizierte Hardwarebeschleuniger für Tensoroperationen – die komplexen mathematischen Berechnungen, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen erforderlich sind. Durch die Verlagerung dieser Aufgaben von der Zentraleinheit (CPU) und der Grafikverarbeitungseinheit (GPU) ermöglichen TPUs ein schnelleres und effizienteres Trainieren von KI-Modellen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen TPUs verwendet dieser neue Chip jedoch erstmals Kohlenstoffnanoröhren – winzige zylindrische Strukturen aus hexagonal angeordneten Kohlenstoffatomen – anstelle von herkömmlichen Halbleitermaterialien wie Silizium. Diese Struktur ermöglicht den Elektronenfluss (geladene Teilchen) mit minimalem Widerstand, was Kohlenstoffnanoröhren zu hervorragenden Stromleitern macht.

Den chinesischen Wissenschaftlern zufolge verbraucht ihr TPU lediglich 295 Mikrowatt (µW) Strom (wobei 1 W 1.000.000 µW entspricht) und kann eine Billion Berechnungen pro Watt durchführen – eine Einheit der Energieeffizienz. Damit ist Chinas kohlenstoffbasiertes TPU fast 1.700-mal energieeffizienter als der Chip von Google.

„Von ChatGPT bis Sora läutet die künstliche Intelligenz eine neue Revolution ein, doch die herkömmliche Halbleitertechnologie auf Siliziumbasis ist zunehmend nicht mehr in der Lage, die Anforderungen der Verarbeitung riesiger Datenmengen zu erfüllen. Wir haben eine Lösung für diese globale Herausforderung gefunden“, sagte Zhiyong Zhang, Co-Autor des Artikels und Professor für Elektronik an der Universität Peking.

Die neue TPU enthält 3.000 Kohlenstoffnanoröhren-Transistoren und basiert auf einer Systolischen Array-Architektur – einem Netzwerk von gitterförmig angeordneten Prozessoren. Dadurch kann die TPU mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen, indem sie den Datenfluss koordiniert und sicherstellt, dass jeder Prozessor gleichzeitig einen kleinen Teil der Aufgabe ausführt.

Diese parallele Verarbeitung ermöglicht deutlich schnellere Berechnungen, was für KI-Modelle, die große Datenmengen verarbeiten, wichtig ist. Sie reduziert laut Zhang auch die Häufigkeit, mit der Speicher – insbesondere ein Typ namens Static Random Access Memory (SRAM) – Daten lesen und schreiben muss. Durch die Minimierung dieser Vorgänge kann die neue TPU Berechnungen schneller durchführen und verbraucht dabei deutlich weniger Strom.

Die Forscher gehen davon aus, dass eine ähnliche Technologie auf Basis von Kohlenstoffnanoröhren künftig eine energieeffizientere Alternative zu Silizium-Chips bieten könnte. Sie planen, den Chip weiter zu verfeinern, um die Leistung zu verbessern und ihn skalierbarer zu machen. Dazu gehört auch die Untersuchung von Möglichkeiten zur Integration von TPU in Silizium-CPUs, so die Forscher.

Ha Thu

Laut Live Science