Rain Neuromorphics hat ein digitales Prozessordesign fertiggestellt, das dem menschlichen Gehirn am nächsten kommt. Der Chip enthält 10.000 digitale Neuronen und wird mit einer 180-nm-Prozesstechnologie freigegeben. Das Hochskalieren und Reduzieren von Technologienormen wird dazu beitragen, eine Lösung für Aufgaben der künstlichen Intelligenz mit extrem geringem Verbrauch und leistungsstarken kognitiven Funktionen zu schaffen.
Wie Sie wissen, ist das menschliche Gehirn ein neuronales Netz von etwa 90 Milliarden Neuronen. Die Eingabe jedes Neurons ist eine Reihe von "Haaren", die Dendriten genannt werden. Durch sie breitet sich ein Potential (Spannungsimpuls) aus, wodurch das Neuron auf die eine oder andere Weise reagiert. Damit ein Neuron antwortet, ist eine gemittelte Summe der Potenziale aller Signale vieler Dendriten erforderlich, was das Gehirn zu einem „Analogcomputer“ macht.
Die Reaktion eines Neurons wird auch durch ein Aktionspotential dargestellt, breitet sich jedoch entlang anderer Nervenhaare aus - Axonen. In der Regel haben Neuronen ein Axon (Ausgang), das in einer Synapse endet - dem Ort der Interaktion mit den Dendriten anderer Neuronen, wenn wir über das Gehirn sprechen. Eine Synapse ist ein kontaktloser Übergang von einem Axon zu einem Dendriten, dessen Wechselwirkung bereits eine chemische Reaktion ist, kein elektrisches Signal. Aber weiter entlang des Dendriten wird wieder ein elektrischer Impuls laufen.
In einem Chip ist die Gehirnchemie entweder schwer oder unmöglich zu replizieren. Daher wird die Nachahmung immer bedingt sein und der Rain Neuromorphics-Chip ist in dieser Hinsicht keine Ausnahme. Andererseits wurden Fortschritte bei der Vermehrung von Dendriten erzielt. Viele Dendriten (Eingänge anderer digitaler Neuronen) sind mit jedem Axon eines digitalen Neurons verbunden, das die heutige Struktur des Gehirns am besten widerspiegelt. Gleichzeitig werden Synapsen an der Verbindung von Dendriten und Axonen gebildet, die aber natürlich eher einen elektrischen als einen chemischen Kontakt darstellen.
Die Reproduktion von Axonen wird nach einer Originalmethode vorgeschlagen. Rain Neuromorphics nahm die vertikalen Kanäle, die durch 3D-NAND-Speicher erzeugt wurden, als Modell, aber anstelle von Flash-Speicher (Gates) beschichteten sie die Axon-Kanäle mit einem Material, das an der Kontaktstelle mit dem Dendriten eine ReRAM-Verbindung erzeugt. Somit ist die Synapse in der vorgeschlagenen Lösung eine Widerstandsverbindung, die den Spannungsimpuls am Eingang des Neurons steuert. Darüber hinaus verbinden Dendriten auf zufällige Weise Axone mit Neuronen, ähnlich wie im menschlichen Gehirn vor dem Lernen.
Säulen-Axone mit zufälligen Querverbindungen-Dendriten. Bildquelle: Rain Neuromorphics Säulen-Axone mit zufälligen Querverbindungen-Dendriten. Bildquelle: Rain Neuromorphics Natürlich kann bei der Halbleiterlithographie von einem Zufall nicht die Rede sein. Zufällige Verbindungen sind nicht zufällig, sondern werden mit Blick auf einen bestimmten Algorithmus erstellt. Die Aufgabe besteht darin, sogenannte Sparse-Matrizen zu erstellen, die im späteren Training ein neuronales Netz bilden. Aber dies ist sehr nahe daran, wie Verbindungen zwischen Neuronen im Gehirn hergestellt werden.
Die ersten Chips sollen nach Angaben der Entwickler 125 Millionen INT8-Parameter für die Verarbeitung von Vision, Sprache, natürlicher Sprache und Empfehlungen bereitstellen und dabei weniger als 50 Watt verbrauchen. Das Unternehmen geht davon aus, dass 2024 Muster verfügbar sein werden, wobei Silizium 2025 zur kommerziellen Lieferung bereit sein wird. Lesen Sie mehr über die Entwicklung auf der EE Times-Website.
2021-10-12 10:54:21
Autor: Vitalii Babkin