China stellt ersten dedizierten KI-Chip mit Kohlenstoffnanoröhren her

Im Gegensatz zu herkömmlichen TPUs verwendet der rote Computerchip erstmals Kohlenstoffnanoröhren – winzige zylindrische Strukturen aus sechseckig angeordneten Kohlenstoffatomen – anstelle traditioneller Halbleitermaterialien wie Silizium. (Foto: Sankai)

KI-Modelle sind datenintensiv und erfordern für ihre Ausführung große Mengen an Rechenleistung. Dies stellt ein erhebliches Hindernis für das Training und die Skalierung von Modellen des maschinellen Lernens dar, insbesondere da die Nachfrage nach KI-Anwendungen steigt. Aus diesem Grund arbeiten Wissenschaftler an der Entwicklung neuer Komponenten – vom Prozessor bis zum Computerspeicher –, die bei der Ausführung der erforderlichen Berechnungen weniger Energie verbrauchen.

Um diese Herausforderung zu lösen, haben Wissenschaftler von Google im Jahr 2015 TPU entwickelt. Diese spezialisierten Chips fungieren als dedizierte Hardwarebeschleuniger für Tensoroperationen – komplexe mathematische Berechnungen, die zum Trainieren und Ausführen von KI-Modellen verwendet werden. Durch die Verlagerung dieser Aufgaben von der zentralen Verarbeitungseinheit (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 Kohlenstoffatomen, die in einem hexagonalen Muster angeordnet sind – anstelle traditioneller Halbleitermaterialien wie Silizium. Diese Struktur ermöglicht es Elektronen (geladenen Teilchen), mit minimalem Widerstand hindurchzufließen, was Kohlenstoffnanoröhren zu hervorragenden Stromleitern macht.

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

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

Die neue TPU enthält 3.000 Kohlenstoffnanoröhren-Transistoren und basiert auf einer systolischen Array-Architektur – einem Netzwerk aus gitterförmig angeordneten Prozessoren. Dadurch können TPUs mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen, indem sie Datenströme koordinieren und sicherstellen, dass jeder Prozessor gleichzeitig einen kleinen Teil der Aufgabe ausführt.

Durch diese parallele Verarbeitung können Berechnungen deutlich schneller durchgeführt werden, was für KI-Modelle wichtig ist, die große Datenmengen verarbeiten. Es reduziert auch, wie oft der Speicher – insbesondere ein Typ namens Static Random Access Memory (SRAM) – Daten lesen und schreiben muss, sagte Zhang. Durch die Minimierung dieser Vorgänge kann die neue TPU Berechnungen schneller durchführen und verbraucht dabei viel weniger Energie.

In Zukunft könnte eine ähnliche Technologie auf Basis von Kohlenstoffnanoröhren eine energieeffizientere Alternative zu Chips auf Siliziumbasis darstellen, sagen die Forscher. Sie sagten, sie planen, den Chip weiter zu optimieren, um die Leistung zu verbessern und ihn skalierbarer zu machen, einschließlichder Erkundung von Möglichkeiten, TPU in CPU-Silizium zu integrieren.

Ha Thu

Laut Live Science