MINNEAPOLIS / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher der Universität von Minnesota haben ein Startup gegründet, das darauf abzielt, den Energieverbrauch von KI-Systemen drastisch zu senken. Mit der Entwicklung von Computational Random Access Memory (CRAM) könnte die Art und Weise, wie Computer Informationen verarbeiten, revolutioniert werden. Die Technologie verspricht, den Energiebedarf von KI um bis zu 99 % zu reduzieren.
Die stetig wachsende Nachfrage nach Künstlicher Intelligenz (KI) bringt erhebliche Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf den Energieverbrauch der Rechenzentren, die diese Systeme betreiben. An der Universität von Minnesota arbeitet ein Forscherteam unter der Leitung von Professor Jian-Ping Wang an einer vielversprechenden Lösung: Computational Random Access Memory, kurz CRAM. Diese Technologie könnte die Art und Weise, wie Computer Daten verarbeiten, grundlegend verändern.
Traditionelle Computerarchitekturen erfordern einen ständigen Datentransfer zwischen Speicher und Prozessor, was besonders bei KI-Anwendungen zu einem hohen Energieverbrauch führt. CRAM hingegen ermöglicht es, Daten direkt dort zu verarbeiten, wo sie gespeichert sind, wodurch der energieintensive Datentransfer entfällt. Professor Wang betont, dass diese Innovation das Potenzial hat, den Energieverbrauch von KI-Systemen drastisch zu reduzieren.
Die Idee von CRAM ist nicht neu; sie wurde bereits vor über zwei Jahrzehnten konzipiert. Doch erst durch jüngste Fortschritte in der Material- und Gerätetechnik wird die Umsetzung dieser Technologie realistisch. Wang hat das Startup BesiMax gegründet, um CRAM zur Marktreife zu bringen. Das Team arbeitet daran, Siliziumwafer zu Chips zu verarbeiten, die Speicher in Verarbeitungseinheiten umwandeln können – ein entscheidender Schritt hin zu realen Anwendungen.
Der Bedarf an energieeffizienten Lösungen ist dringender denn je, da die Nutzung von Rechenzentren weltweit zunimmt. Laut der Internationalen Energieagentur verbraucht eine einzige KI-gestützte Anfrage etwa zehnmal mehr Strom als eine normale Internetsuche. BesiMax schätzt, dass CRAM den Energieverbrauch von KI um fast 99 % senken könnte. Das Ziel ist es, von Labortests zur skalierbaren Chipproduktion überzugehen und diese Technologie schließlich in großen Rechenzentren zu integrieren.
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