Der weltweit erste Memristor-Chip – welcher Durchbruch gelang dem Tsinghua-Team?

Die Welle der Entwicklung der künstlichen Intelligenztechnologie hat die menschliche Produktion und Lebensweise stark verändert und hatte tiefgreifende Auswirkungen auf alle Bereiche der gegenwärtigen menschlichen Zivilisation und wird dies auch weiterhin tun.

Allerdings ist die Technologie der künstlichen Intelligenz auf die Unterstützung großer Rechenleistung angewiesen. Mit der explosionsartigen Entwicklung der Technologie steigt auch der Bedarf an großer Rechenleistung. Allerdings zeigt sich ein immer deutlicher werdender Widerspruch zwischen dem bestehenden Mangel an Rechenleistung und der enormen Nachfrage nach Rechenleistung. Als materieller Träger der Rechenleistung stehen Chips vor Herausforderungen, die dringend bewältigt werden müssen. Wie die Entwicklung von Chips mit hoher Rechenleistung und hohem Wirkungsgrad beschleunigt, die enorme Rechenleistungslücke geschlossen und eine erhebliche Steigerung der Rechenleistung erreicht werden kann, ist ein dringendes Problem, das mit der aktuellen Hardwaretechnologie gelöst werden muss. Es ist auch das Kernproblem, das die Entwicklungsgeschwindigkeit der künstlichen Intelligenztechnologie bremst.

Kürzlich entwickelte das Team von Professor Wu Huaqiang und Associate Professor Gao Bin von der School of Integrated Circuits der Tsinghua-Universität den weltweit ersten vollständig integrierten Memristor-Speichercomputerchip, der effizientes On-Chip-Lernen unterstützt (Maschinelles Lernen kann direkt auf der Hardwareseite abgeschlossen werden), basierend auf dem Memory-Computing-in-One-Computerparadigma. Dies hat einen großen Durchbruch auf dem Gebiet der Memristor-Speicher-Computerchips ermöglicht, die On-Chip-Lernen unterstützen, und dürfte die Entwicklung künstlicher Intelligenz, autonomen Fahrens, tragbarer Geräte und anderer Bereiche vorantreiben. Die entsprechenden Ergebnisse wurden in der neuesten Ausgabe von Science online unter dem Titel „Edge Learning Using a Fully Integrated Neuro-Inspired Memristor Chip“ veröffentlicht.

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Was ist ein Memristor-Chip? Es wird berichtet, dass der Memristor nach Widerstand, Kondensator und Induktor das vierte grundlegende Schaltungselement ist.

Herkömmliche Chips vor der Erfindung der Memristor-Chips basierten auf dem Von-Neumann-Modell, das Speicher und Prozessor trennte und sie über einen Datenbus verband, sodass Daten zwischen Prozessor und Speicher hin- und hergeschoben werden mussten. Der hohe Energieverbrauch und die hohe Latenz, der geringe Datenschutz und die geringe Sicherheit, die geringe Anpassungsfähigkeit und die geringe Robustheit, die diese Trennung von Speicherung und Datenverarbeitung mit sich bringt, sind zu einer großen Herausforderung geworden, die die Verbesserung der Rechenleistung einschränkt.

Um diese Probleme und Herausforderungen zu lösen, wurde ein neues Computerparadigma vorgeschlagen, nämlich das Storage-Computing-Integrated-Computing-Paradigma. Das Paradigma des integrierten Storage-Computing bezieht sich auf die Integration von Speicher und Prozessor auf einem einzigen Chip und die Nutzung der physikalischen Eigenschaften des Speichers selbst zur Durchführung von Berechnungen. Dadurch werden die Mängel des traditionellen Computerarchitekturparadigmas behoben.

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Der Schlüssel zum integrierten Speicher- und Computerparadigma besteht darin, dass der Speicher selbst über Rechenkapazitäten verfügt. Um dies zu erreichen, wurde ein neuer Typ von Speichergerät erfunden: der Memristor. Ein Memristor ist ein Widerstand, der eine Speicherfunktion hat, ähnlich wie die Neuronen im menschlichen Gehirn. Nach dem Abschalten der Stromversorgung kann es sich noch an die Ladung „erinnern“, die zuvor durch es geflossen ist. Es handelt sich um einen bedeutenden Durchbruch in der Elektronik und birgt großes Potenzial in den Bereichen Datenspeicherung, Computertechnik, Verschlüsselung und Kommunikation.

Seit 2012 beschäftigt sich das Team von Qian He, Wu Huaqiang und Gao Bin von der Tsinghua-Universität zunächst mit der Forschung und Entwicklung von Memristor-Bauelementen und Chip-Prototypen und hat sich schrittweise der Systemintegration und Computertheorie zugewandt. Sie entwickelten den weltweit ersten vollständig integrierten Memristor-Speicher- und Rechenchip, der effizientes On-Chip-Lernen unterstützt. Alle lernbezogenen Berechnungen werden auf diesem Chip durchgeführt.

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Die Ergebnisse der Hardwaretests zeigen, dass der Chip alle Schaltungsmodule enthält, die für die Unterstützung eines vollständigen On-Chip-Lernens erforderlich sind. Bei mehreren On-Chip-Lernaufgaben, darunter Bildklassifizierung, Spracherkennung und Steuerungsaufgaben, beträgt der Energieverbrauch des Chips nur 3 % des Energieverbrauchs eines anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreissystems (ASIC) mit fortschrittlicher Technologie. Es wird erwartet, dass dadurch die Energieeffizienz um das 75-fache gesteigert wird und die Privatsphäre und Daten der Benutzer wirksam geschützt werden können. Es weist die Eigenschaften hoher Anpassungsfähigkeit, hoher Energieeffizienz, hoher Vielseitigkeit und hoher Genauigkeit auf und verfügt über ein großes Anwendungspotenzial, um den hohen Anforderungen an die Rechenleistung im Zeitalter der künstlichen Intelligenz gerecht zu werden.

Verweise

[1]https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.ade3483

Planung und Produktion

Dieser Artikel ist ein Werk des Science Popularization China-Starry Sky Project

Produziert von: Abteilung für Wissenschaftspopularisierung der Chinesischen Vereinigung für Wissenschaft und Technologie

Hersteller: China Science and Technology Press Co., Ltd., Beijing Zhongke Xinghe Culture Media Co., Ltd.

Autor: Zeng Xinyue, populärwissenschaftlicher Autor

Rezension von Huang Yongguang, assoziierter Forscher für optoelektronische Chips, Institut für Halbleiter, Chinesische Akademie der Wissenschaften

Herausgeber: Zhong Yanping und Qi Yuan (Praktikant)