Künstliche Intelligenz - IBM will neuronale Netzwerke 30.000x schneller machen

IBM will Künstliche Intelligenzen durch Spezialchips 30.000 Mal schneller machen.

Mit Watson bietet IBM schon eine sehr beeindruckende Künstliche Intelligenz an, die schon vor einiger Zeit in der Lage war, die besten menschlichen Champions im US-Quiz »Jeopardy!« zu schlagen, obwohl dafür eine komplexe Verarbeitung menschlicher Sprache samt Anspielungen und Scherzen notwendig war. Die im Hintergrund laufenden Milliarden Berechnungen und Datenzugriffe setzen den aktuellen Möglichkeiten aber alleine durch die verwendete Hardware Grenzen, die sich nur langsam erweitern.

IBM möchte nun aber spezielle Chips entwickeln, die »Resistive Processing Units« (RPU) genannt werden und eine Kombination aus Prozessor und speziellem nicht-flüchtigem Speicher direkt in der CPU darstellen. Auf diese Weise soll der Prozessor auf die Daten genauso schnell zugreifen, wie sie verarbeitet werden können, was auch die Zeit für das Training und Lernen neuronaler Netzwerke drastisch verkürzen würde.

Die Forscher gehen davon aus, dass ein einziger »RPU-Beschleuniger« in der Lage sein wird, Aufgaben, die aktuell in einem Rechenzentrum mit Tausenden Rechnern mehrere Tage benötigen, innerhalb von einigen Stunden zu lösen. Den Faktor der möglichen Beschleunigung einer RPU im Vergleich zu den aktuell schnellsten Prozessoren geben die Forscher mit 30.000 an. Die Größe und der Energieverbrauch der RPU soll sich dabei in »realistischen Bereichen« bewegen.

Noch befinden sich die RPUs aber nur in der frühen Forschungsphase. Der für die Chips notwendige Speichertyp wird auch noch nicht kommerziell hergestellt. Sofern sich die Vorstellungen der IBM-Forscher umsetzen lassen, dürfte die Entwicklung Künstlicher Intelligenz aber in wenigen Jahren einen riesigen Sprung machen, dessen Folgen heute nur schwer abzuschätzen sind.

Quelle: Arxiv.Org (PDF, englisch)