Schnelle und effiziente analoge Rechenschaltungen für KI-Beschleuniger und die optische Datenübertragung

In konventionellen digitalen Rechenwerken werden für das einfache Multiplizieren zweier Zahlen in sogenannten Feldmultiplizierern viele hundert MOSFETs verwendet und für jede Rechnung umgeladen, wodurch beim Rechnen viel Energie aufgewendet wird. Hier setzt das neue analogen Rechenschaltungskonzept des INT an, welches im Rahmen des vom BMBF geförderten AI-NET Forschungsprojekt entwickelt wurde. Der analoge Zweiquadranten-Multiplizierer kommt mit nur zwei Feldeffektransistoren aus. Durch diese fließt für nur einen sehr kurzen Augenblick Strom, wobei das Multiplikationsergebnis, abgebildet als elektrische Ladung, berechnet wird. Für die Addition wird sogar gar kein zusätzliches Bauelement benötigt, da hier das physikalische Prinzip der Kirchhoffschen Knotenregel ausgenutzt wird. Dadurch ergibt sich ein sehr großes Effizienzsteigerungspotential. Rechenwerke für KI-Anwendungen auf Computerchips in Rechenzentren und Smartphones sowie Sende- und Empfängerschaltungen für die optische Datenübertragung könnten somit deutlich kleiner und energieeffizienter werden. Die bisherigen Untersuchungen deuten darauf hin, dass eine analoge Multiplikation mit der neuen Technik des INT etwa 100-fach energieeffizienter ist als eine bereits stark reduzierte und optimierte digitale FP4-Multiplikation auf der neuesten Nvidia KI-Beschleuniger-Generation (GPU Blackwell GB200).

Im Laufe des Projekts sind zwei ASICs in einer 22 nm FDSOI CMOS Technologie entstanden, welche die grundlegende Funktionalität der analogen Rechenzellen als auch die niedrige Energieaufnahme durch messtechnische Charakterisierung bestätigen.
Die Abbildung zeigt den zweiten entworfenen ASIC auf dem mehrere neuronale Schichten, basierend auf den analogen Rechenzellen, implementiert sind.