Ultra-Low Power Computing mit KI 'on the Edge'
Minimierung des Energieverbrauchs und Steigerung der Effizienz im Computing
Edge Computing & KI
Referent: Dr. Thomas Kämpfe, Gruppenleiter Integrierte RF & KI, Fraunhofer IPMS
Titel: Ultra-Low Power Computing mit KI "on the Edge"
Inhalt:
- Weltweiter Energieverbrauch für die Datenverarbeitung
- KI als Treiber für steigenden Energieverbrauch
- Hardware für stromsparendes und hochleistungsfähiges Computing
- In-Memory Computing (IMC) für KI-Beschleunigung
- Algorithmen und Genauigkeit von Edge KI mit IMC
Der Energieverbrauch im herkömmlichen Computing ist enorm hoch. Wenn Anwendungen in Rechenzentren von KI übernommen werden, was zunehmend der Fall ist, steigt der Energieverbrauch durch einen noch höheren Hardware-Energiebedarf weiter an. Gleichzeitig können z. B. bei der Bilderkennung selbst die leistungsfähigsten KI und Rechnerarchitekturen nicht an die Genauigkeit des menschlichen Gehirns heranreichen. Neuromorphe Netzwerke, die auf biologischen neuronalen Strukturen basieren und mittels In-Memory Computing beschleunigt werden können, sind eine Möglichkeit, den Energieverbrauch zu minimieren und die Rechenleistung zu erhöhen.
Das strategische Forschungsprojekt NeurOSmart, an dem Thomas Kämpfe beteiligt ist, zielt darauf ab, das Energieproblem des Computing zu lösen, indem die Effizienz aller Hardwarekomponenten erhöht wird.
Quelle: Think Wireless IoT Day 02-2022: Automotive, Industrielle Produktion & Wireless IoT Technologien
Datum: 16. März 2022
Sprache: Englisch