CPUs und vergleichbare Hardware sind keine klassischen Speicherelemente, finden jedoch trotzdem in einer breiten Palette von Anwendungen Verwendung. „Bei Huawei verfolgen wir mehrere konkrete Ansätze, um Storage-Hardware energieeffizienter zu machen. Ein zentraler Schritt ist die Entlastung klassischer General-Purpose-CPUs durch den Einsatz von DPUs. Diese übernehmen spezialisierte Aufgaben wie Datenverschlüsselung, Replikation oder Netzwerk-Offloading direkt in der Hardware, deutlich schneller und mit einem Bruchteil der Energie, die eine universelle CPU dafür verbrauchen würde“, erläutert Georgi von Huawei.
„Parallel setzen wir auf ARM-Technologie. ARM-Prozessoren haben sich in den letzten Jahren zu einer echten Alternative entwickelt, weil sie mit einem schlankeren Befehlssatz und geringerer Verlustleistung ein deutlich besseres Verhältnis von Performance zu Watt liefern als x86. Für speichernahe Anwendungen ist das ein enormer Vorteil, weil es die Gesamteffizienz spürbar steigert.“
Es ließen sich aber auch völlig neue Formen von Prozessoren andenken, von denen einige bereits im Entstehen sind. Das Schweizer Unternehmen FinalSpark etwa gewinnt Neuronen aus iPSC-induzierten pluripotenten Stammzellen, die von der menschlichen Haut stammen. Sie arbeiten zwar langsamer als Silizium, dafür aber deutlich energieeffizienter. FinalSpark verspricht den Energieverbrauch von KI-Anwendungen gar bis auf einen kleinen Bruchteil des heute nötigen Stroms zu reduzieren. Das könnte sogar klappen, sind Neuronen doch eine Million Mal energieeffizienter als herkömmliche Schaltkreise.
Das junge Unternehmen setzt die Neuronen auf Elektroden. Auf diese Weise wird eine bidirektionale Kommunikation ermöglicht: Elektronische Signale können an die Neuronen gesendet und deren Reaktionen, die ebenfalls aus elektrischen Signalen bestehen und „Spikes“ genannt werden, gemessen werden.
Das Unternehmen hat dafür Gehirn-Organoiden hergestellt, das sind Kugeln aus schätzungsweise 10.000 lebenden Neuronen mit einem Durchmesser von etwa 0,5 mm. Jede dieser Neurokugeln wird auf acht Elektroden platziert. Solche Mini-Gehirne oder „Neurosphären“ sind in vier Reihen angeordnet und mittels eines mikrofluidischen Systems zusammengeschaltet. In der biomedizinischen Forschung dienen solche Systeme schon länger zur Erforschung von Hirnerkrankungen und zum besseren Verständnis der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Leider verfügt der Bio-Computer nur über eine begrenzte Lebensdauer: Ursprünglich betrug sie nur einige Stunden, mittlerweile bis zu 100 Tage.
Neben FinalSpark werkeln vor allem Universitäten und Forschungsinstituten an menschlichen Speichermedien, darunter nicht zuletzt die Technische Universität Dresden, die Universität Lund in Schweden oder die Bar-Ilan University in Israel. Kommerzielle Produkte sind aber in der nächsten Zeit eher weniger zu erwarten, zumal der von FinalSpark angedachte Chip zunächst eher keinen Eingang in Speicherprodukte finden wird: „Wir denken, dass Neuronen nicht optimal für die Speicherung, sondern eher für die effiziente Verarbeitung komplexer Informationen geeignet sind“, erklärte Dr. Ewelina Kurtys, Strategic Advisor von FinalSpark, gegenüber Storage-Insider. Kein Problem, das wird in Zusammenhang mit Storage, KI und Big Data ja durchaus auch gebraucht.
Haben wir im Zuge dieser kleinen Reihe eine potentielle Speichertechnologie unterschlagen? Benennen Sie sie in unserem Kommentarbereich!
Stand: 08.12.2025
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