Im Wettrennen um mehr Unabhängigkeit von den USA ist das ein entscheidender Durchbruch: Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS hat einen KI-Chip für die Verarbeitung von Spiking Neural Networks (SNNs) entwickelt. Der Spiking-Neural-Network-Inferenzbeschleuniger SENNA ist von der Funktionsweise des Gehirns inspiriert, besteht aus künstlichen Neuronen und kann elektrische Impulse (Spikes) direkt verarbeiten. Seine Schnelligkeit, Energieeffizienz und die kompakte Bauweise ermöglichen es, SNNs unmittelbar dort zu nutzen, wo die Daten entstehen: in Geräten an der Edge.

SNNs bestehen aus einem Netz künstlicher Neuronen, die durch Synapsen miteinander verbunden sind. Informationen werden in Form elektrischer Impulse weitergegeben und verarbeitet. Damit ermöglichen pulsende Netze den nächsten Entwicklungsschritt Künstlicher Intelligenz: noch schneller, noch energieeffizienter, noch näher an der Verarbeitungsweise des menschlichen Gehirns. Um diese Vorteile in die Anwendung zu bringen, braucht es kleine, effiziente Hardware, die eine Struktur aus Neuronen und Synapsen nachbildet. Dafür hat das Fraunhofer IIS im Rahmen des Fraunhofer-Projekts SEC-Learn den neuromorphen SNN-Beschleuniger SENNA entwickelt.

SENNA ist ein neuromorpher Chip für die schnelle Verarbeitung niedrigdimensionaler Zeitreihendaten in KI-Anwendungen. In der aktuellen Version besteht er aus 1024 künstlichen Neuronen auf weniger als 11 mm² Chipfläche. Durch seine geringe Reaktionszeit bis hinunter zu 20 Nanosekunden sorgt er vor allem in zeitkritischen Anwendungen an der Edge für punktgenaues Timing. Entsprechend spielt er seine Stärken bei der Echtzeitauswertung ereignisbasierter Sensordaten und in geschlossen Regelungssystemen aus, zum Beispiel bei der Regelung kleiner Elektromotoren mit KI. In Kommunikationssystemen lässt sich mit SENNA eine KI-optimierte Datenübertragung realisieren. Dort kann der KI-Prozessor Signalströme analysieren und Sende- und Empfangsverfahren bei Bedarf anpassen, um die Effizienz und Performance der Übertragung zu verbessern.

Das aktuelle SENNA-Referenzdesign ist für 22-nm-Fertigungsprozesse ausgelegt. So kann der SNN-Prozessor als Chip in verschiedensten Anwendungen zum Einsatz kommen und kostengünstig realisiert werden. Das Design ist dabei skalierbar und lässt sich vor der Chip-Produktion noch an spezifische Anwendungen, Performance-Anforderungen und Besonderheiten der Zielhardware anpassen. Aber auch nach Fertigung des Chips bleibt SENNA maximal flexibel, denn er ist vollständig programmierbar. Das verwendete SNN-Modell lässt sich immer wieder ändern und neu auf SENNA übertragen. Um Entwickelnden die Implementierung ihrer KI-Modelle so einfach wie möglich zu machen, stellt das Fraunhofer IIS ergänzend ein umfassendes Software-Development-Kit für SENNA zur Verfügung.

Weiterführende Informationen:

SENNA

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Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

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