Chinesische Wissenschaftler entwickeln rein analogen fotoelektronischen Chip mit hoher Effizienz

Rendering eines rein analogen fotoelektronischen Chips, der von chinesischen Forschern der Tsinghua-Universität entwickelt wurde. (Tsinghua-Universität/Handout via Xinhua)

Chinesische Forscher der Tsinghua-Universität haben einen rein analogen photoelektronischen Chip entwickelt, der Computer-Vision-Aufgaben schneller und energieeffizienter verarbeiten kann als bestehende Chips.

Die Ergebnisse des Forscherteams, die eine Alternative zu bestehenden Technologien darstellen, die auf einer Analog-Digital-Umwandlung basieren, wurden in der Fachzeitschrift Nature veröffentlicht.

Analoge und digitale Signale sind zwei Arten von Signalen, die Informationen übertragen. Analoge Signale verändern sich kontinuierlich, wie die Lichtstrahlen, die ein Bild bilden, während digitale Signale nicht kontinuierlich sind, wie bei Binärzahlen.

Bei bildbasierten Rechenaufgaben wie Bilderkennung und Objekterkennung sind Signale aus der Umgebung analog und müssen in digitale Signale umgewandelt werden, die von neuronalen KI-Netzen verarbeitet werden können, künstlichen Intelligenz-Systemen, die darauf trainiert sind, Muster und Beziehungen in einem Datensatz zu erkennen. Die Analog-Digital-Umwandlung ist jedoch zeit- und energieaufwändig und schränkt die Geschwindigkeit und Effizienz der Leistung des neuronalen Netzes ein. Photonic Computing, das analoge Lichtsignale nutzt, ist einer der vielversprechendsten Ansätze, um das Problem anzugehen.

In der neuen Studie entwarfen die Forscher einen integrierten fotoelektronischen Prozessor, um die Vorteile von Licht in Form von Photonen und Elektronen, wie sie in elektrischen Strömen vorkommen, auf rein analoge Weise zu nutzen. Das Ergebnis wird als „rein analoger Chip, der elektronisches und leichtes Computing kombiniert“ oder ACCEL bezeichnet.

„Wir haben die Vorteile von Licht und Elektrizität bei rein analogen Signalen maximiert, die Nachteile der Analog-Digital-Wandlung umgangen und den Engpass bei Stromverbrauch und Geschwindigkeit überwunden“, erklärt Fang Lu, ein Forscher des Tsinghua-Teams.

Mitglieder des Forschungsteams, das den rein analogen fotoelektronischen Chip entwickelt hat, am 20. April 2021 bei einem Gruppenfoto an der Tsinghua-Universität in Beijing, der Hauptstadt Chinas. (Tsinghua-Universität/Handout via Xinhua)

Tests haben gezeigt, dass ACCEL in der Lage ist, Objekte mit einer Genauigkeit zu erkennen und zu klassifizieren, die mit der von digitalen neuronalen Netzen vergleichbar ist. Darüber hinaus klassifiziert das System hochaufgelöste Bilder verschiedener Szenen des täglichen Lebens mehr als 3.000-mal schneller und mit vier Millionen Mal weniger Energieverbrauch als eine Spitzen-GPU (Graphics Processing Unit).

Das Tsinghua-Team habe den Bedarf an energieaufwändigen Analog-Digital-Wandlern minimiert, heißt es in einem Bericht der Nature-Redaktion. „Dieser erfrischende und pragmatische Ansatz für eine hoch energieeffiziente Hardware für künstliche Intelligenz nutzt sowohl elektronische als auch photonische Rechentechnologien optimal aus“, schreibt Nature.

Der Vorteil des ultraniedrigen Stromverbrauchs werde dazu beitragen, das Problem der Erwärmung bei der Skalierung von Chips zu lösen, erklärt Fang. Damit sei das Potenzial vorhanden, bei der künftigen Entwicklung von Chips einen Durchbruch zu erzielen, ist der Forscher überzeugt.

Dai Qionghai, Direktor der School of Information Science and Technology an der Tsinghua-Universität, erklärte, das Team habe einen Prototyp-Chip entwickelt und werde nun daran arbeiten, einen universell einsetzbaren Chip für ein breiteres Anwendungsspektrum im Bereich der künstlichen Intelligenz zu entwickeln.