Neurocomputing TrueNorth: Neuro-Chip integriert 5,4 Mrd. Transistoren

Das „Synapse“-Board, bestückt mit 16 TrueNorth Chips, repräsentiert 16 Millionen Neuronen und 4 Milliarden Synapsen und benötigt im Betrieb weniger als 2 W.

Eine Arbeitsgruppe von IBM-Wissenschaftlern hat in Zusammenarbeit mit Cornell Tech einen neurosynaptischen IC vorgestellt, der nach dem Vorbild des Gehirns konzipiert wurde und der die Bezeichnung "TrueNorth" trägt.

Der in 28-nm-Technologie bei Samsung gefertigte Chip integriert 4096 sogenannter neurosynaptischer Cores, die über ein Intra-Chip-Netzwerk miteinander verbunden sind. Die Struktur enthält insgesamt 1 Million programmierbarer Neuronen, die über 256 Millionen konfigurierbarer Synapsen miteinander kommunizieren können. Wie beim realen Gehirn sind sogenannte „Spikes“ (ähnlich der Aktionspotentiale) die Eingangs- und Ausgangssignale der Neuronen. Mehrere Chips lassen sich in einer zweidimensionalen Matrix über Inter-Chip-Kommunikationsschnittstellen miteinander verbinden und so zu einem Cortex-ähnlichen Struktur beliebiger Größe erweitern. Nach Aussage der Wissenschaftler eignet sich die Architektur für Anwendungen, die komplexe neurale Netzwerke in Echtzeit nutzen. Ein Beispiel ist die simultane Erkennung und Klassifikation mehrerer Objekte in der Bildverarbeitung. Dabei liegt der Energiebedarf deutlich unter dem herkömmlicher Systemen in einer von-Neumann-Architektur: In einem realen Beispiel erforderte die Verarbeitung eines Videos im Format 200 x 240 Pixel bei 30 Bildern/s eine Leistung von 63 mW. Der Chip kann in der Sekunde 46 Milliarden synaptische Operationen durchführen.
Nach Angaben des TrueNorth-Projektleiters, IBM Fellow Dharmendra S. Modha, erfoderte eine Simulation des menschlichen Gehirns mit seinen 100 Billionen Synapsen und einer vergleichsweise einfachen Modellierung der Neuronen und Synapsen insgesamt 96 Racks des „Blue Gene/Q“-Sequoia-Supercomputers im Lawrence Livermoore National Lab; gleichwohl liefen die Prozesse 1500 Mal langsamer ab als in Echtzeit. Ein hypothetischer Computer, der diese Simulation in Echtzeit durchführen könne,würde 12 GW benötigen, das menschliche Gehirn begnügt sich mit 20 W.

Der Cortex als Leitlinie

Den enormen Unterschied führt Modha auf zwei Faktoren zurück: Technologie und Architektur. Das Gehirn nutzt keine Festkörper wie Silizium, seine Bestandteile bestehen aus organischer, weicher Materie. Die Arbeitsgruppe um Modha konzentrierte sich bei ihrem Projekt, das vor sechs Jahren gestartet wurde, auf die Architektur und hier insbesondere darauf, in der verfügbaren Technologie die benötigte elektrische Leistung, die benötigte Fläche und die Signalverzögerung zu minimieren. Leitlinie der Entwicklung war dabei ein hypothetisches Modell des Cortex, der aus immer gleichen „kortikalen Mikroschaltkreisen“ zusammengesetzt ist. 2011 konnte die Arbeitsgruppe einen ereignisgesteuerten neurosynaptischen Kern mit integriertem Speicher, der Berechnungen durchführen konnte. Der jetzt vorgestellte Chip beruht auf diesem Konzept, integriert aber insgesamt 5,4 Milliarden Transistoren und ist damit derzeit bei IBM der Chip mit der größten Anzahl an Transistoren. Der Chip benötigt für den Betrieb eine Anschlussleistung von 100 mW und erreicht eine Leistungsdichte von 20 mW/cm². Im Gegensatz zur von-Neumann-Architektur aber ähnlich wie beim Gehirn, ist die Struktur des TrueNorth Chips sowohl parallel als auch verteilt, sie verwendet identische Module und lässt sich nahezu beliebig erweitern. Die fehlertolerante Architektur integrierte neben den Rechenwerken die Kommunikation und Speicher.

Ohne Takt 

Die Schaltkreise wurden in einer neuen, hybriden Synchron/Asynchron-Methodologie entworfen; eine wesentliche Voraussetzung für das Gelingen des Projektes war, dass es gelang, eine 1-zu-1-Abbildung zwischen der Hardware und dem eigens dafür entwickelten Software-Simulator auf der Ebene der „Spikes“ (der nachgebildeten Aktionspotentiale) zu etablieren. Auf diese Weise konnten sogar Anwendungen entwickelt werden, noch bevor die ersten Chips aus der Fabrik ausgeliefert wurden. Darüber hinaus hat die Arbeitsgruppe eine Entwicklungsumgebung aufgesetzt, die aus einem neuen Simlulator, einer neuen Programmiersprache, einer integrierten Programmierumgebung, neuen Bibliotheken und neuen Algorithmen besteht. Diese Entwicklungsumgebung soll so schnell wie möglich den IBM-Mitarbeitern, Universitäten und Geschäftspartnern, Start-up-Unternehmen und Kunden zur Verfügung gestellt werden.
Systeme mit 16 Millionen Neuronen und 4 Milliarden Synapsen auf der Basis der TrueNorth-Chips wurden bereits als Prototyp realisiert, das nächste Projektziel ist die Integration von 4096 Chips in einem Rack mit 4 Milliarden Neuronen und 1 Billion Synapsen, das insgesamt nur etwa 4 kW Anschlussleistung benötigt.