KI-Chips könnten Zeitgefühl bekommen
Künstliche neuronale Netze könnten bald in der Lage sein, zeitabhängige Informationen wie Audio- und Videodaten effizienter zu verarbeiten. Über den ersten Memristor mit einer einstellbaren „Relaxationszeit“ wird heute in Nature Electronics in einer von der University of Michigan durchgeführten Studie berichtet. Memristoren, elektrische Komponenten, die Informationen in ihrem elektrischen Widerstand speichern, könnten den Energiebedarf von KI im Vergleich zu heutigen grafischen Verarbeitungseinheiten um etwa den Faktor 90 senken. Schätzungen zufolge wird KI im Jahr 2027 bereits etwa ein halbes Prozent des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen, und dieser Anteil könnte noch weiter ansteigen, da immer mehr Unternehmen KI-Tools verkaufen und nutzen. Das Problem besteht darin, dass GPUs ganz anders funktionieren als die künstlichen neuronalen Netzwerke, die die KI-Algorithmen ausführen – das gesamte Netzwerk und alle seine Interaktionen müssen nacheinander aus dem externen Speicher geladen werden, was sowohl Zeit als auch Energie verbraucht.…



