Ein Team der Technischen Universität München unter Leitung von Prof. Hussam Amrouch hat einen neuartigen KI-Chip vorgestellt, der ohne Cloud-Anbindung auskommt, besonders energieeffizient arbeitet und dabei nach dem Prinzip des menschlichen Gehirns lernt. Erste Prototypen wurden bereits bei Global Foundries in Dresden gefertigt.
Foto: Andreas Heddergott / TU Muenchen
Prof. Hussam Amrouch zeigt seinen neuen KI-Chip.
Die Technische Universität München (TUM) sorgt mit einer Innovation im Bereich der Künstlichen Intelligenz für Aufsehen: Der neue KI-Chip „AI Pro“, entwickelt unter der Leitung von Prof. Hussam Amrouch, kommt völlig ohne Verbindung zu Cloudservern oder dem Internet aus. Die Datenverarbeitung erfolgt direkt am Ort des Geschehens – dezentral, energiesparend und sicher. Bereits fertige Prototypen wurden beim Halbleiterhersteller Global Foundries in Dresden produziert.
Der Chip basiert auf einer sogenannten neuromorphen Architektur, bei der Rechen- und Speichereinheit verschmelzen. Dadurch orientiert sich „AI Pro“ stark am Vorbild des menschlichen Gehirns. Grundlage ist das Konzept des „hyperdimensional computing“, das es erlaubt, Muster und Ähnlichkeiten zu erkennen, ohne auf große Datenmengen angewiesen zu sein.
Statt – wie bei klassischen Deep-Learning-Modellen – Millionen von Bildern analysieren zu müssen, arbeitet der Chip mit abstrahierenden Informationen. „Auch Menschen abstrahieren und lernen durch Ähnlichkeiten“, erklärt Prof. Amrouch. „Genauso wie der neue Chip.“ Als Beispiel nennt er: „Er versteht, dass ein Auto meist vier Räder hat, auf der Straße fährt und unterschiedliche Formen haben kann – ganz ohne jedes einzelne Modell gesehen zu haben.“
Ein zentrales Ziel bei der Entwicklung war es, die Energieeffizienz deutlich zu verbessern. „Für ein definiertes Training einer Aufgabe, ein ‚Sample‘, verbrauchte der neue Chip 24 Mikrojoule, während vergleichbare Chips zehn bis hundertmal mehr Energie benötigten – ein Rekordwert“, so Amrouch. Die Kombination aus fortschrittlicher Prozessorarchitektur, spezialisierter Algorithmik und innovativer Datenverarbeitung sei der Schlüssel zu dieser Leistung.
Im Vergleich zu etablierten Branchenlösungen wie den Chips von NVIDIA zeigt sich ein klarer Unterschied. „Während NVIDIA eine Plattform gebaut hat, die auf Cloud-Daten angewiesen ist und verspricht, jedes Problem zu lösen, haben wir einen KI-Chip entwickelt, der kundenspezifische Lösungen ermöglicht. Hier schlummert ein enormer Markt“, betont der TUM-Professor.
