Die Zukunft der KI-Hardware: Wissenschaftler enthüllen vollständig analogen photoelektronischen Chip

Der innovative all-analoge photoelektronische Chip

Die Forscher der Tsinghua-Universität haben einen wegweisenden Chip entwickelt, der die herkömmlichen Grenzen digitaler Prozessoren übertrifft. Dieser vollständig analoge photoelektronische Chip vereint optische und elektronische Rechenmodule in einer einzigartigen Weise, die eine revolutionäre Lösung für schnelle und energieeffiziente visuelle Datenverarbeitung darstellt.

Kombination von optischer und elektronischer Rechenleistung

Durch die Kombination von optischer und elektronischer Rechenleistung konnten die Forscher die Vorteile von Licht (in Form von Photonen) und Elektronen auf bahnbrechende Weise nutzen. Dies ermöglichte es ihnen, die praktischen Einschränkungen der photonenbasierten Rechenleistung zu überwinden und eine äußerst effiziente Informationsverarbeitung zu ermöglichen.

Tests und potenzielle Anwendungen

Der all-analoge photoelektronische Chip wurde einer Reihe von Tests unterzogen, um seine Leistungsfähigkeit in verschiedenen Aufgaben der visuellen Datenverarbeitung zu prüfen. Dabei zeigte sich, dass der Chip hochauflösende Bilder in nur 72 Nanosekunden klassifizieren konnte, was die Grenzen herkömmlicher Prozessoren übertrifft. Darüber hinaus verbrauchte der Chip 4 Millionen Mal weniger Energie als eine hochwertige GPU und war mehr als 3.000 Mal schneller.

Zukunftsaussichten für die KI-Hardware

Obwohl der all-analoge photoelektronische Chip bereits bemerkenswerte Leistungsfähigkeit und Effizienz gezeigt hat, sehen die Forscher noch Raum für Verbesserungen. Sie planen, effizientere Architekturen mit photoelektronischer Rechenleistung zu erkunden, um umfangreichere Aufgaben der visuellen Datenverarbeitung zu bewältigen und diese Technologie auf neue KI-Algorithmen wie große Sprachmodelle (LLMs) auszuweiten.

Fazit: Der all-analoge photoelektronische Chip der Tsinghua-Universität stellt einen Wendepunkt in der KI-Hardware dar und könnte eine neue Ära für ultraschnelle und energieeffiziente visuelle Datenverarbeitung einläuten.


Quellen:

• Yitong Chen et al, All-analog photoelectronic chip for high-speed vision tasks, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-06558-8
• Computer vision accelerated using photons and electrons, Nature (2023). DOI: 10.1038/d41586-023-02947-1