Neuromorpher Chip: eine neue Alternative zur GPU für KI

Wissenschaftler des Kernforschungslabors des US-Energieministeriums (Sandia National Laboratories) haben bekannt gegeben, dass der neuromorpher Chip Intel Loihi 2 mit Hilfe der Finite-Elemente-Methode Differentialgleichungen in partiellen Ableitungen erzeugen kann. Ursprünglich wurden Aufgaben im Zusammenhang mit der Dynamik von Flüssigkeiten und der Wettermodellierung nur auf Supercomputern gelöst.

Besonderheiten neuroomorpher Computer

Neuromorphe Maschinen funktionieren auf besondere Weise: Sie ahmen in gewisser Weise die Architektur des Gehirns nach, wodurch Speicher und Berechnungen in denselben Elementen vereint sind. Früher ging man davon aus, dass solche Computer nur zur Beschleunigung von neuronalen Netzen und zur Bilderkennung eingesetzt werden können. Neurobiologen haben jedoch einen neuen Algorithmus namens NeuroFEM entwickelt, mit dessen Hilfe die Finite-Elemente-Methode in ein impulsives neuronales Netzwerk übertragen werden kann. Das System, das auf 32 Loihi 2-Chips gestartet wurde, zeigte eine hervorragende Skalierbarkeit und gute Genauigkeit.

Derzeit unterscheidet sich der Energievorteil des neuen Ansatzes nicht wesentlich von herkömmlichen Systemen. Um umfassende Vergleiche und Analysen durchzuführen, sind große Aufgaben erforderlich. Langfristig können neuromorphe Systeme jedoch die Kosten erheblich senken.

Das größte neuromorphe System Hala Point wurde bereits in das Kernlabor geliefert, wo es für KI-Aufgaben getestet werden soll. Wenn neuromorphe Chips in Zukunft für KI und wissenschaftliche Berechnungen eingesetzt werden können, könnten sie eine gute Alternative zu GPUs darstellen.

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