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Neue Ansätze für stromsparende Hardware, Teil 2

Storage jenseits von 0 und 1

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Neuromorphe Designs

Neuromorphe Designs orientieren sich direkt an der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns und verwenden Netzwerke aus Memristoren, sogenannte Spiking Neural Networks, um die Synapsen und Neuronen des Gehirns nachzubilden. Die Idee ist, dass Speicherung und Verarbeitung von Daten nicht mehr wie bei der Von-Neumann-Architektur getrennt voneinander stattfinden, sondern am selben physischen Ort. Dies löst das sogenannte „Von-Neumann-Bottleneck“, bei dem die Datenübertragung zwischen Prozessor und Speicher zum Engpass wird.

Der veränderliche Widerstand eines Memristors kann als synaptisches Gewicht in einem neuronalen Netzwerk fungieren. Das bedeutet, dass die Stärke der Verbindung zwischen zwei künstlichen Neuronen durch den Widerstand des Memristors dargestellt wird. Und statt Daten aus dem Speicher in eine separate Recheneinheit zu verschieben, finden Berechnungen direkt im Speicher statt. Beispielsweise können Matrix-Vektor-Multiplikationen, die die Grundlage für viele KI-Algorithmen bilden, durch einfache Stromflüsse durch ein Memristor-Netzwerk durchgeführt werden. Durch die Änderung des Widerstands in Abhängigkeit von den eingehenden Signalen können diese neuromorphen Systeme lernen und sich an neue Daten anpassen, ähnlich wie das menschliche Gehirn.

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