Am Institut für Elektrische und Optische Nachrichtentechnik der Universität Stuttgart wurde ein effizienter analoger KI-Beschleuniger ASIC in einer 22 nm FDSOI-CMOS Technologie für die Entzerrung optischer Nichtlinearitäten entworfen, der auf der 6G-Konferenz 2026 in Berlin präsentiert wurde. Die Demonstration erfolgte im Rahmen eines Midterm Reviews des vom BMFTR geförderten Projekts Sustainet Advance und zeigte die praktische Umsetzung und das Potenzial des Ansatzes für energieeffiziente zukünftige Kommunikationssysteme.
Bei Intensitätsmodulation mit Direktdetektion (IM/DD) begrenzen optische Nichtlinearitäten zunehmend die erzielbare Übertragungsleistung. Konventionelle Empfänger digitalisieren das Signal zunächst mittels ADC und führen anschließend die Entzerrung mit digitaler Signalverarbeitung (DSP) durch. Dies verursacht jedoch einen hohen Energiebedarf und zusätzliche Latenz.
Ein am Institut für Elektrische und Optische Nachrichtentechnik der Universität Stuttgart entwickelter analoger KI-Beschleuniger ASIC verfolgt einen neuartigen Ansatz: Ein vierlagiges Feed-Forward-Neuronales Netz übernimmt direkt im analogen Bereich die nichtlineare Entzerrung und Symbolentscheidung. Jede Schicht besteht aus einem 8×8 Analog Matrix-Vector-Multiplier (MVM) und acht ReLU Voltage-to-Time-Convertern (VTC). Gewichte und Aktivierungen werden mit einer effektiven Auflösung von 5 bit verarbeitet.
Die Multiplikation basiert auf dem Zusammenhang zwischen Ladung, Strom und Zeit Q = I × t, während die Akkumulation das Kirchhoffsche Gesetz nutzt. Die ReLU-VTC wandelt das Ergebnis in eine Pulsbreite um.
Messungen zeigen bei 500 MHz Taktfrequenz und PAM6-Modulation einen Energiebedarf von lediglich 0,6 pJ/bit bei 0,62 mW Leistungsaufnahme des ASICs. Damit ermöglicht der ASIC eine deutliche Steigerung der Link-Performance bei gleichzeitig sehr niedriger Energieaufnahme und reduzierter Latenz.
