Auch wenn die KI-Technologie noch sehr jung ist, wird sie von der Chip-Industrie schon zu verschiedenen Zwecken eingesetzt. Hier erfährst du, welche das sind und was die Zukunft noch so alles bringen könnte.
KI-gestützte Chipdesigns
Ein Computerchip ist eine komplexe Sache. Milliarden von Transistoren finden sich auf einer daumennagelgroßen Fläche. Der Leistungshunger steigt und da Chips immer schneller werden müssen, um noch komplexere Berechnungen in noch kürzerer Zeit zu schaffen, ist das Design eines solchen Chips eine massive Herausforderung.
Deshalb setzen Chipentwickler wie der Marktführer NVIDIA auf KI-Unterstützung beim Chip-Design. Was ist NVIDIA? NVIDIA ist ein führendes Technologieunternehmen, das sich auf die Entwicklung von Grafikprozessoren (GPUs) spezialisiert hat, die in Computern, Gaming, und zunehmend in der KI-Forschung eingesetzt werden. Ihr Einfluss reicht weit über die Gaming-Industrie hinaus und umfasst auch Rechenzentren, professionelle Visualisierungen und mehr.
Da ein solch komplexes Geflecht von Transistoren von einem Menschen nur mit sehr viel zeitlichem Aufwand zu optimieren ist, wird KI eingesetzt, um den Design-Prozess zu verkürzen.
So hat Google bereits im Jahr 2021 ein Paper veröffentlicht, in dem ein neues KI-Modell vorgestellt wird, das vollkommen automatisch Chip-Layouts erstellt. Seither hat sich viel getan und der KI-gestützte Chip-Entwurf ist zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel geworden.
Die KI findet das optimale Layout für eine neue Chiparchitektur. Sie kann in kurzer Zeit verschiedene Entwürfe erstellen, um z.B. das optimale Verhältnis zwischen Energieverbrauch und Leistung eines Chips zu finden, oder einen Chip auf die höchstmögliche Leistungsfähigkeit zu trimmen.
KI-Chip-Design bedeutet jedoch nicht, dass Menschen in diesem Bereich überflüssig werden. Jeder Entwurf muss sorgfältig geprüft werden, denn auch eine KI kann Fehler machen. Außerdem braucht es stets clevere Entwickler, die sich unter Berücksichtigung der neuesten Forschungs- und Entwicklungsergebnisse leistungsstarke Designs ausdenken. Diese können sie als Parameter der KI mitgeben, die diese dann beim Entwurf berücksichtigt.
Bevor der Chip in die Massenproduktion geht, muss er einen Verifikations- und Validierungsprozess durchlaufen, in dem geprüft wird, ob er alle Anforderungen erfüllt. Auch hier unterstützt die KI. Sie führt Tests automatisiert durch und prüft die Ergebnisse. Das spart sehr viel Zeit und ein Chip kann so früher in die Produktion gehen.
KI-gestützte Fertigung
Die KI hilft nicht nur beim Design von Chips mit, sondern auch bei deren Fertigung. Dabei handelt es sich ebenfalls um einen hochkomplexen Prozess, dessen detaillierte Funktionsweise von den großen Chipherstellern gehütet wird wie der heilige Gral.
KI unterstützt Entwickler dabei, die Halbleiter- und anderen Materialien so auszuwählen, damit die Anforderungen an Leistung, Energieverbrauch, Wärmeabfuhr, etc. erfüllt werden. Sie findet die richtige Struktur, um die Transistoren, die nicht nur nebeneinander auf dem Chip liegen, sondern mehrfach übereinandergeschichtet sind, optimal anzuordnen.
Außerdem überwacht eine KI den Fertigungsprozess in Echtzeit. Das reduziert den Ausschuss und damit die Materialkosten erheblich, denn Fehler im Sputter- oder Druckprozess können so gleich abgefangen werden.
Entwicklung von KI-Chips
KI wird nicht nur genutzt, um herkömmliche CPUs und GPUs herzustellen, sondern auch um KI-Chips zu entwickeln. Das sind besondere Chips, die speziell für maschinelles Lernen vorgesehen sind. CPUs und GPUs stoßen nämlich bei den komplexen Aufgaben rund um Machine Learning sehr schnell an ihre Grenzen.
In diesem Rahmen hat Google TPUs (Tensor Processing Units) entwickelt, und NVIDIA spezielle AI-Chips. Sie sind so optimiert, dass sie parallele Rechenaktivitäten, wie sie zur Verarbeitung von neuronalen Netzen nötig sind, sehr schnell und energiegünstig erledigen können.
Damit gelingt es mit solchen KI-Chips besser, sehr große Datenmengen gleichzeitig zu verarbeiten. Mögliche Einsatzgebiete von solchen Chips könnten in mittlerer Zukunft im Automobilbereich sein zum autonomen Fahren oder in der Medizintechnik bei bildgebenden Verfahren.
Fazit: KI macht Chips effizienter und leistungsstärker
Auch wenn die KI-Technologie noch in ihren Kinderschuhen steckt, hat sie in vielen Bereichen schon zu einigen Effizienzschüben geführt – auch in der Chip-Industrie. Dort greifen Entwickler beim Design und in der Fertigung auf die KI zurück, die bei der Optimierung des Layouts hilft, beim Testen von Prototypen und beim Überwachen von Fertigungsprozessen. So sinken die Entwicklungs- und Produktionskosten und gleichzeitig steigt die Effizienz, weil Prozesse schneller werden.
Spezielle KI-Chips, die für Machine-Learning-Aufgaben konzipiert sind, sind die nächste Entwicklungsstufe: Sie können große Datenmengen noch schneller verarbeiten und analysieren als herkömmliche CPUs und GPUs. Das macht ganz neue Anwendungsfelder möglich, z.B. als Steuereinheiten in autonom fahrenden Autos.
Wir stehen erst ganz am Anfang der KI-Revolution und wir dürfen gespannt darauf sein, was sich NVIDIA und andere Entwickler noch alles einfallen lassen, um neue Chipgenerationen zu entwerfen.
