Chinesische Forscher entwickeln neues Chip für neuronale Dynamik auf Millisekundenebene
Chinesische Forscher haben weltweit das erste Chip für neuronale Dynamiksysteme auf Basis von Phasenwechsel-Memristoren entwickelt. Die Technologie ermöglicht Berechnungen innerhalb von Millisekunden.
Forscher der Peking-Universität und des Shanghai-Instituts für Mikrosysteme und Informationstechnologie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften haben einen bedeutenden Durchbruch im Bereich der neuronalen Dynamikberechnungen bekannt gegeben. Ihre in der renommierten Fachzeitschrift Science veröffentlichte Arbeit beschreibt die Entwicklung des weltweit ersten Chip für neuronale Dynamiksysteme, der Phasenwechsel-Memristoren verwendet und im Millisekundenbereich operieren kann.
Die Forschung adressiert eine langjährige Herausforderung beim Einsatz von Phasenwechsel-Memristoren: die Ermöglichung und Steuerung von "In-Memory-Computing"-Operationen. Das neue Chip erreicht Berichten zufolge die beispiellose Leistung, die Latenz eines einzelnen Rechenschritts in einem neuronalen Dynamiksystem auf nur 2,12 Millisekunden zu reduzieren.
Neuronale Dynamiksysteme kombinieren die Ausdruckskraft neuronaler Netze mit den kontinuierlichen Evolutionsmechanismen von Differentialgleichungen und bergen Potenzial für Anwendungen in der Modellierung der physischen Welt und der computergestützten Bildgebung. Bisher war die Erzielung von Berechnungen mit geringer Latenz und Echtzeitfähigkeit bei gleichzeitiger Beibehaltung hochpräziser kontinuierlicher Modellierung ein wesentlicher Engpass für die praktische Implementierung.
Das Team hat ein neuartiges Paradigma für "kontrollierbares In-Memory-Computing" eingeführt, indem es die Eigenschaften der Phasenwechsel-Memristoren präzise steuert. Dies ermöglicht effiziente Berechnungen direkt im Speicher und synchronisiert die Gerätephysik mit Algorithmen für neuronale Dynamik. Das Chip, gefertigt in einem 40-nm-Prozess, belegt lediglich 0,28 Quadratmillimeter und integriert die gesamte notwendige Schaltung. Es arbeitet mit einer Frequenz von 50 MHz und benötigt für jeden Integrationsschritt eine neunstufige Pipeline.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das neue Chip aktuelle spezialisierte Beschleuniger (ASICs) und sogar NVIDIA A100 GPUs in Bezug auf Geschwindigkeit und Energieeffizienz signifikant übertrifft. Für Anwendungen wie Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) könnte die schnelle Millisekunden-Modellierung des Gehirns transformativ sein. Sie könnte eine Echtzeitanalyse von Nervensignalen, die Vorhersage von Gehirnzuständen und die Steuerung geschlossener Regelkreise ermöglichen und BCIs von einfacher Signalerkennung zur intelligenten Gehirnmodellierung und Interaktion weiterentwickeln.