Potentiell tausende Male energieeffizienter: Intel Brainchips zukünftig in CPUs und der Cloud

2017 stellte Intel das Loihi Projekt der Öffentlichkeit vor. "Brainchips" genannt sollen sie in der Funktionsweise das menschliche Gehirn nachahmen. Der große Vorteil dieser Technologie gegenüber herkömmlichen CPUs soll eine überragende Energieeffizienz bei KI Tasks sein.

In einem kürzlich stattgefundenen Roundtable mit Journalisten ging der Intel Labs Lead Rich Uhlig näher auf die Fortschritte bei neuromorphischen Chips ein und präsentierte seine Vorstellung von zukünftigen Anwendungsbereichen.

Uhlig nannte keine konkreten Pläne für spezifische Produkte, dafür sei die Forschung noch nicht weit genug fortgeschritten, jedoch sei man bereits weiter als erwartet. Die Intel Labs sind von der kommerziellen Produktion des Chipherstellers mit einem gesicherten Forschungsbudget entkoppelt. So bleibt dem Team rund um die neue Generation von KI Chips genügend Freiraum, um ohne wirtschaftlichen Druck diese neue Technologie zu erforschen.

Das erklärte Forschungsziel ist komplexe KI Aufgaben wie Gesichtserkennung, Bildabgleiche und medizinische Simulationen schneller und energieeffizienter durchführen zu können. In diesen Bereichen zeichnen sich erste große Erfolge ab. So könne Loihi Sudoku Puzzles 44 mal schneller und 2.800 mal energieeffizienter lösen, wie herkömmliche CPUs. Darüber hinaus haben Forscher der US Sandia National Laboratories kürzlich herausgefunden, dass sich die Loihi Chips auch ausgezeichnet für High Performance Tasks, wie zum Beispiel Tracking der Finanzmärkte, Simulationen zur Krankheitenverbreitung innerhalb einer Population und der Datenverfolgung in sozialen Netzwerken eignen.

Bevor aus den Loihi Chips aber erhältliche Produkte auf dem Markt werden, werde noch Zeit vergehen, so Uhlig. Er sieht Anwendungsbereiche vor allem im Consumer CPU Bereich, zur Gesten- und Spracherkennung, sowie bei großen Cloud Diensten. Auch wenn bisher noch kein Loihi Launch absehbar ist, profitieren andere Sparten in der Chipproduktion bereits von der asynchronen Designmethodik aus dem Neurochip Projekt.