
Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bereichen wie Gesundheitswesen, autonomem Fahren und intelligenten Städten stellt herkömmliche Computerarchitekturen vor enorme Herausforderungen – vor allem in Bezug auf Energieverbrauch und Verarbeitungsgeschwindigkeit.
Ein internationales Forschungsprojekt mit dem Namen ViTFOX will dieses Problem nun mit einem radikal neuen Ansatz lösen. Acht Partner aus Europa und Südkorea arbeiten gemeinsam an einer innovativen KI-Architektur, die auf ferroelektrischen Oxiden basiert. Ziel ist es, sogenannte Vision Transformer deutlich energieeffizienter zu gestalten.
Der entscheidende Unterschied zu bisherigen Systemen: ViTFOX setzt auf eine Integration von Datenverarbeitung direkt im Speicher – sogenannte „in-memory computing“-Ansätze – anstatt Daten zwischen getrennten Speicher- und Recheneinheiten hin und her zu bewegen. Das spart Zeit und vor allem Energie.
Angestrebt wird eine Leistungsfähigkeit von 50 Tera-Operationen pro Sekunde und Watt (TOPS/W) – ein Wert, der die Effizienz aktueller Lösungen deutlich übertrifft. Die Europäische Union unterstützt das Projekt mit 1,5 Millionen Euro und setzt damit ein klares Signal für die Förderung nachhaltiger KI-Technologien.
Herkömmliche Rechnerarchitekturen sind in der Bewältigung der riesigen Datenmengen, die in der heutigen digitalen Landschaft anfallen, begrenzt hinsichtlich Verarbeitungsgeschwindigkeit und Energieeffizienz. Neuromorphe Systeme, also Systeme, die die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns imitieren, nutzen spezialisierte Hardware, wie ferroelektrische Geräte, um Berechnungen effizienter auszuführen und so Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Dieser Ansatz steigert nicht nur die Leistung von KI-Anwendungen wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, sondern senkt auch den Energieverbrauch, was ihn zu einer nachhaltigen Lösung für künftige Technologien macht.
Das ViTFOX-Projekt steht an vorderster Front, um KI durch die Entwicklung energieeffizienter neuromorpher Rechensysteme voranzubringen. Das Herzstück des ViTFOX-Projekts ist die Vision-Transformer-Architektur (ViT), die komplexe KI-Berechnungen bei geringerem Energieverbrauch durchführen soll. Vision Transformers sind eine Art neuronaler Netzwerkarchitektur, welche visuelle Daten effektiver verarbeitet als herkömmliche Methoden. Das Projekt zielt darauf ab, einen ViT zu entwickeln, der ferroelektrische Oxidmaterialien nutzt, um eine außergewöhnliche Energieeffizienz von über 50 TOPS/W zu erreichen. Dieser Schwellenwert ist für KI-gestützte Edge-Anwendungen entscheidend. »Wir wollen die Grenzen der aktuellen Technologie erweitern, indem wir Plattformen zur Hardware-Software-Co-Optimierung, neuartige Materialien und Integrationsmethoden entwickeln. Diese können nicht nur die KI-Leistung verbessern, sondern auch einen nachhaltigen Energieverbrauch gewährleisten«, sagt Prof. Dr. Thomas Kämpfe, Projektleiter am Fraunhofer IPMS, einem der Partner im Konsortium. »Wir wollen einen wichtigen Beitrag für die Halbleiterindustrie leisten, indem wir sowohl die technischen Herausforderungen von neuen Speichertechnologien als auch den gesellschaftlichen Bedarf an effizienten Computerlösungen angehen«, fügt er hinzu.
Zusammenarbeit zwischen Europa und Korea, um den Stand der Technik erheblich zu verbessern
Insgesamt besteht das ViTFOX-Konsortium aus acht Partnern von führenden Forschungseinrichtungen, Universitäten und Technologieentwicklungslaboren aus Europa und Korea. Das Projekt zielt darauf ab, die führende Position der EU und Koreas im Bereich der Silizium-kompatiblen ferroelektrischen Elektronik auf Hafnium-Basis zu stärken. Das Gebiet hat innerhalb Europas bereits viel Pionierarbeit geleistet und ist nun bei koreanischen Forschern auf großes Interesse gestoßen. Das Projekt wird die Technologie über den aktuellen Stand hinaus, entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Materialien und Bauelementen, bis hin zur heterogenen und monolithischen Integration sowie dem Entwurf und der Simulation von ViT-Schaltungen und -Systemen voranbringen. Das Projekt ist von besonderer Bedeutung, denn es profitiert von den jüngsten Fortschritten bei ferroelektrischen Materialien, insbesondere Hafnium-Zirkonium-Oxid (HZO). Da es sich als kompatibel mit herkömmlichen Silizium-Bauelementen erwiesen hat, stellt es einen vielversprechenden Ansatz für die Verbesserung von Speicherbauelementen und die Verringerung des Stromverbrauchs dar.
Drei der Projektziele sind auf die Entwicklung und Herstellung der Hauptkomponenten des ViT ausgerichtet. Geplant ist ein Compute-in-Memory-Demonstrator, ein Simulator auf Schaltungsebene und eine Plattform zur gemeinsamen Optimierung von Hardware und Software mit ferroelektrischen Oxiden. Die Plattform wird zwei Arten von neuen Speichern unterstützen: den in Korea entwickelten hochdichten 3D-FeRAM und die in Europa entwickelten epitaktischen ferroelektrischen Tunnelverbindungen. Die enge Zusammenarbeit ermöglicht es den Partnern, ihr gemeinsames Fachwissen in den Bereichen Materialwissenschaft, Halbleitertechnologie und künstliche Intelligenz zu bündeln, um die Grenzen dieses aufstrebenden Bereichs zu erweitern. Weitere Informationen über die Zusammenarbeit sind auf der offiziellen Projektwebsite www.vitfox.eu zu finden.
Partner im ViTFOX-Projektkonsortium
Fraunhofer IPMS im Projekt
Das Fraunhofer IPMS ist ein wichtiger Partner im ViTFOX-Projekt und bringt seine umfassende Expertise zu neuromorphen Systemen und Halbleitertechnologien ein. Das Fraunhofer IPMS konzentriert sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Materialien und Geräte für neuromorphe Computeranwendungen, insbesondere unter Verwendung ferroelektrischer Materialien. Dazu gehören der Entwurf und das Testen neuartiger ferroelektrischer Tunnelübergänge (FTJs) und die Integration dieser Bauelemente in funktionale Prototypen. Durch den Einsatz seines hochmodernen Reinraums will das Fraunhofer IPMS die Skalierung und Optimierung ferroelektrischer Technologien erleichtern und sicherstellen, dass diese die strengen Anforderungen für energieeffiziente Computersysteme erfüllen.
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