Studie von Intel und der TU Graz

Neuromorphe Hardware spart Energie ein

24. Mai 2022, 11:30 Uhr | Tobias Schlichtmeier
Nahuku-Board
Eines der Nahuku-Boards von Intel – von denen jedes acht bis 32 neuromorphe Intel Loihi-Chips enthält.
© Tim Herman | Intel Corporation

Neuromorphe Hardware ist dem menschlichen Gehirn nachemfpunden. Die Erfindung ist nicht neue - jedoch gibt es immer wieder neu, leistungsstärkere Chips wie den Intel Loihi. Die TU Graz hat nun in einer Studie herausgefunden, wie viel Energie sich mit ihm wirklich sparen lässt.

Das Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung der TU Graz und Intel Labs haben erstmals experimentell nachgewiesen, dass ein großes neuronales Netz Sequenzen – zum Beispiel Sätze – auf neuromorpher Hardware um das vier- bis sechzehnfache effizienter verarbeiten kann, als auf herkömmlicher Hardware. Die neuen Forschungsergebnisse basieren auf dem neuromorphen Forschungschip »Loihi« (erste Generation) der Intel Labs. Loihi nutzt Erkenntnisse der Neurowissenschaften, um Chips nach dem Vorbild des biologischen Gehirns zu schaffen.

Das menschliche Gehirn als Vorbild

Smarte Maschinen und intelligente Computer, die selbstständig Objekte und Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten erkennen und daraus schlussfolgern können, sind Gegenstand der weltweiten KI-Forschung. Der Energieverbrauch ist ein Haupthindernis auf dem Weg zu einer breiteren Anwendung solcher KI-Methoden. Einen Schub in die richtige Richtung erhofft man sich von neuromorpher Technologie. Sie hat das menschliche Gehirn zum Vorbild, das Weltmeister in Sachen Energieeffizienz ist: Für das Verarbeiten von Informationen verbrauchen seine hundert Milliarden Neuronen nur etwa 20 W und damit nicht wesentlich mehr Energie, als eine durchschnittliche Energiesparlampe.

In seiner Arbeit konzentrierte sich das Team von TU Graz und Intel Labs auf Algorithmen, die mit zeitlichen Prozessen arbeiten. So musste das System beispielsweise Fragen zu einer zuvor erzählten Geschichte beantworten und die Beziehungen zwischen Objekten oder Personen aus dem Kontext erfassen. Die getestete Hardware bestand aus 32 Loihi-Chips.

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Wolfgang Maass
TU Graz-Wissenschafter Wolfgang Maass beschäftigt sich mit der Frage wie die Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns funktioniert und wie diese für die Anwendung in Computern genutzt werden könnte.
© Lunghammer | TU Graz

Loihi Chip: bis zu sechzehnmal energieeffizienter als nicht-neuromorphe Hardware

»Unser System ist vier- bis sechzehnmal energieeffizienter als andere KI-Modelle auf herkömmlicher Hardware«, so Philipp Plank, Doktorand am TU-Graz-Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung. Plank erwartet weitere Effizienzsteigerungen, wenn diese Modelle auf die nächste Generation der Loihi-Hardware migriert werden, die die Leistung der Chip-zu-Chip-Kommunikation deutlich verbessert.

»Intels Loihi-Forschungschips versprechen Fortschritte in der KI, insbesondere durch die Senkung der hohen Energiekosten«, sagte Mike Davies, Direktor des Intel Neuromorphic Computing Lab. »Unsere Arbeit mit der TU Graz liefert weitere Beweise dafür, dass die neuromorphe Technologie die Energieeffizienz heutiger Deep-Learning-Workloads verbessern kann, indem ihre Implementierung aus der Perspektive der Biologie neu überdacht wird«.

Nachahmung des menschlichen Kurzzeit-Gedächtnisses

In ihrem Konzept bildete die Gruppe eine vermutete Methode des menschlichen Gehirns nach, wie Wolfgang Maass, Doktorvater von Philipp Plank und emeritierter Professor am Institut für Grundlagen der Informationsverarbeitung erklärt: »Simulationen lassen darauf schließen, dass ein Ermüdungsmechanismus einer Untergruppe von Neuronen für das Kurzzeit-Gedächtnis wesentlich ist«.
Das Netzwerk muss lediglich testen, welche Neurone gerade ermüdet sind, um zu rekonstruieren, welche Informationen es vorher verarbeitet hat. Mit anderen Worten: Vorherige Information wird in Nicht-Aktivität von Neuronen gespeichert, und Nicht-Aktivität verbraucht die geringste Energie.

Finanziell unterstützt wurde die Forschung durch Intel sowie durch das europäische Human Brain Project, das Neurowissenschaften, Medizin und vom Gehirn inspirierte Technologien aus dem EU-Raum miteinander verbindet. Hierfür wurde die digitale Forschungsinfrastruktur »EBRAINS« ins Leben gerufen. An der TU Graz ist diese Forschung in den Fields of Expertise »Human and Biotechnology« und »Information, Communication & Computing« verankert, zwei von fünf Stärkefeldern der Universität.


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