STMicroelectronics/NUS
HELIX bringt generative und Embodied AI ins Edge
STMicroelectronics und die National University of Singapore (NUS) haben gemeinsam das ST–NUS HELIX Corporate Lab gegründet. Die auf vier Jahre angelegte Forschungsinitiative soll neue Technologien für Edge-KI entwickeln.
HELIX steht für »Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration« und konzentriert sich insbesondere auf generative KI und Embodied AI am Edge. Dafür wollen die Partner von KI-Algorithmen und Systemarchitekturen bis hin zur Schaltung und Siliziumtechnologie unterschiedliche Ebenen gemeinsam betrachten.
Das Corporate Lab wird im Rahmen des singapurischen Forschungs-, Innovations- und Unternehmensplans RIE2025 unterstützt und ist am College of Design and Engineering der NUS angesiedelt. Beteiligt ist außerdem die School of Computing. Das Corporate Lab vereint ein multidisziplinäres Forschungsökosystem, das KI-Algorithmen, Beschleunigerarchitekturen, energiesparende Speichersysteme, Schaltungsdesign, Siliziumtechnologien und Anwendungsentwicklung umfasst. Das Programm wird die bahnbrechende Forschung der NUS mit dem Know-how von ST in den Bereichen Halbleitertechnologie, Systementwicklung und industrielle Abläufe verbinden.
NUS-Präsident Professor Tan Eng Chye sagt: »Das ST–NUS HELIX Corporate Lab ist ein Beleg für den Wert von Partnerschaften zwischen Industrie und Wissenschaft bei der Umsetzung von Forschung in Innovation. Durch die Kombination der Forschungsstärken der NUS mit den industriellen Kompetenzen von STMicroelectronics entwickeln wir nicht nur fortschrittliche, hochmoderne Edge-KI-Hardware, sondern wir bauen auch Fachkräfte und ein entsprechendes Ökosystem für die Halbleiter- und KI-Industrie in Singapur auf.«
Laurent Malier, Executive Vice Presiden, Global Technology R&D bei STMicroelectronics, erklärt: »Die Stärke von ST als IDM liegt in unserer Fähigkeit, fortschrittliche Siliziumtechnologien, eingebettete Speicher, Schaltungsdesign, heterogene Integration und Chiplets zusammenzuführen. Mit HELIX schaffen wir eine industriell relevante Grundlage, um differenzierte KI-Computing-Technologien zu erforschen und die Umsetzung vielversprechender Forschungsergebnisse in skalierbare Halbleiterlösungen zu beschleunigen.«
Das Corporate Lab wurde vor kurzem offiziell von Frau Low Yen Ling, Staatsministerin im Ministerium für Kultur, Gemeinschaft und Jugend sowie im Ministerium für Handel und Industrie, als Ehrengast eröffnet.
Die Zukunft der Edge-KI gestalten
Edge-KI verarbeitet Daten direkt in einem Gerät oder in dessen unmittelbarer Nähe, anstatt sich ausschließlich auf eine entfernte Cloud-Infrastruktur zu verlassen. Dies ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, einen besseren Datenschutz, eine verbesserte Energieeffizienz und eine höhere Ausfallsicherheit in Umgebungen mit begrenzter oder unterbrochener Konnektivität. Diese Fähigkeiten werden immer wichtiger für KI-Systeme, die in der realen Welt in Echtzeit wahrnehmen, schlussfolgern und handeln müssen – oft als »Physical AI« bezeichnet.
HELIX konzentriert sich auf einen zentralen Bereich in diesem Feld: die »embodied AI«, bei der Intelligenz direkt in ein physisches System wie einen Roboter, Humanoiden oder eine Drohne integriert. Solche Systeme kombinieren multimodale Sensorik, lokale Datenverarbeitung und die Echtzeitsteuerung der Aktoren. Die Herausforderung besteht darin, die dafür erforderliche Rechenleistung auf kompakter Hardware mit begrenztem Energiebudget bereitzustellen. Dafür sind nach Ansicht der Partner Fortschritte bei Algorithmen, Software, Systemarchitektur und Hardware erforderlich.
Die Forschung bei HELIX wird den gesamten Technologie-Stack abdecken: von KI-Modellen und Systemarchitekturen über heterogene Beschleuniger und On-Chip-Speicherhierarchien, bis hin zum Schaltungsdesign, Chip-Integration und Silizium-Implementierung.
Im Mittelpunkt stehen speicherzentrierte Architekturen, neue Ansätze für In-Memory-Computing sowie skalierbare Rechen- und Speichersysteme. Als Grundlage dienen unter anderem die P18-Technologie (eine 18-nm-FD-SOI-Technologie) von ST und eingebetteter Phasenwechselspeicher (PCM). Die P18-FD-SOI ermöglicht einen Betrieb mit sehr geringer Leistungsaufnahme und adaptives Body-Biasing. Embedded PCM stellt gleichzeitig einen dichten, nichtflüchtigen Speicher auf demselben Chip zur Verfügung und ergänzt dort die SRAM-Speicherhierarchie. Zusammen können diese Funktionen den Off-Chip-Datentransfer reduzieren und damit den Energieverbrauch senken.
ST stellt eigene 18-nm-FD-SOI-Plattform bereit
ST wird der NUS ein spezielles Design-Chassis auf Basis seiner proprietären P18-18-nm-FD-SOI-Technologie zur Verfügung stellen, das in der firmeneigenen implementiert ist. Es kombiniert Siliziumtechnologie, Architektur, Integration und Engineering und soll den Forschern eine industrienahe Grundlage für Entwicklung, Integration und Validierung neuer KI-Beschleunigerkonzepte bieten. Dadurch müssen die Forscher nicht zunächst die komplette zugrunde liegende Infrastruktur selbst entwickeln. Neue Beschleunigerkonzepte sollen sich so schneller auf Systemebene integrieren und validieren lassen. Gleichzeitig soll der Weg von der Erforschung einer Technologie bis zu ihrer möglichen Industrialisierung verkürzt werden.
Durch die Kombination neuer KI-Algorithmen, Beschleunigerarchitekturen, Speichersysteme, Schaltungen und Halbleitertechnologien zielt HELIX darauf ab, die Herausforderungen in Bezug auf Energieeffizienz, Speicherbandbreite, Latenz, Skalierbarkeit und Integration zu bewältigen, die mit dem Einsatz immer leistungsfähigerer KI-Systeme am Edge verbunden sind.
Fachkräfte für Singapurs Halbleiterindustrie
Neben der technologischen Entwicklung soll HELIX auch die Halbleiterforschung und Ausbildung in Singapur stärken. Studierende, Forscher und Fachkräfte sollen an den Projekten mitarbeiten und dabei praktische Erfahrungen mit aktuellen KI- und Halbleitertechnologien sammeln.
Langfristig soll damit ein Pool von Fachkräften für KI-Systeme und Chipentwicklung aufgebaut werden. Gleichzeitig wollen ST und NUS Singapurs Position als Entwicklungsstandort für Edge AI und Halbleitertechnologien stärken.